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階層的な出力メッセージの平均化に基づく近似確率伝搬法

机译:基于分层输出消息平均的近似置信传播方法

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摘要

本論文では,ノードの出力メッセージをそのノードの全出力メッセージの平均値で置き換え,更に低解像度グラフから元のグラフへと階層的にメッセージを伝搬することにより,画像に対して適用した場合に通常の確率伝搬法と比較して計算時間を約2分の1から3分の1に,メモリ使用量を40%に削減可能な近似確率伝搬法を提案する.また,提案手法をCPU及びGPU上に実装し,Middleburyステレオデータセットを使用して通常の確率伝搬法と比較実験を行い,わずかな精度の低下と引換えに計算時間とメモリ使用量の両面において性能が大きく改善されたことを示す.
机译:在本文中,当用一个节点的所有输出消息的平均值替换一个节点的输出消息,并将该消息从低分辨率图层次地传播到原始图时,通常将其应用于图像。我们提出一种近似置信传播方法,与置信传播方法相比,该方法可以将计算时间从一半减少到三分之一,并将内存使用量减少到40%。此外,我们在CPU和GPU上实现了建议的方法,并使用Middlebury立体声数据集与普通的信念传播方法进行了对比实验。可见,有了很大的提高。

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