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Optimization Techniques for Energy Minimization Problem in a Marked Point Process Application to Forestry

机译:标记点过程在林业中能量最小化问题的优化技术

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摘要

We use marked point processes to detect an unknown number of trees from high resolution aerial images. This approach turns to be an energy minimization problem, where the energy contains a prior term which takes into account the geometrical properties of the objects, and a data term to match these objects onto the image. This stochastic process is simulated via a Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo procedure, which embeds a Simulated Annealing scheme to extract the best configuration of objects. We compare in this paper different cooling schedules of the Simulated Annealing algorithm which could provide some good minimization in a short time. We also study some adaptive proposition kernels.
机译:我们使用标记点过程从高分辨率的航空影像中检测未知数量的树木。这种方法变成了能量最小化问题,其中能量包含一个考虑了对象几何特性的先验项,以及一个将这些对象匹配到图像上的数据项。该随机过程是通过可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛过程进行仿真的,该过程嵌入了模拟退火方案以提取对象的最佳配置。我们在本文中比较了模拟退火算法的不同冷却方案,这些方案可以在短时间内提供一些良好的最小化效果。我们还研究了一些自适应命题内核。

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