maxflow 算法

MaXFlow分子模拟与人工智能平台 MaXFlow分子模拟与人工智能平台 什么是MaxFlow? 由创腾科技自主研发的MaXFlow,是新一代针对新材料和新药物设计与研发的科学人工智能创新平台,面向所有一线创新的实验科学家、计算模拟与AI专家,涵盖创新发现和工艺研究等多个研发领域。 ·一个实现了算法自由、算力自由的平台 ·一个按需获取多数据源数据构建机器学习预测模型的平台 ·一个可真正实现的数据赋能业务平台 ·一个可以无门槛进行知识封装和知识共享的平台 为什么选择MaxFlow? MaXFlow让材料科学家能够用最简便最快 阅读详情

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在计算min cut是,右边流向的容量,不计数。
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其中,关于理解【min cut = max flow】可以从下面这个一维的情况来简化这个思考。
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一维度:最小的水管约束了水管的最大流速(单位时间流过的水量)。
二维:min cut(二维平面上的分割线)约束了二维管道的max flow(最大流速)

总结:1. 没有理想中的效果那么好,对于前景和背景颜色比较明显界限的图(卡通,场景简洁),效果是不错的。对于一些复杂,颜色渐变,细节杂乱的,往往在边界很依赖于前期所描绘的种子位置。
2.速度也比较慢。

code debug

使用一个repo,但是总是报错,花了一些时间去解决。稍微总结一下:
1.  OpenCV中文路径的问题。原代码中使用imread,imsave来读取和保存图片,结果电脑路径中有中文,导致保存一直识别。
        # self.image = cv2.imread(filename)
        self.image = cv2
图像分割经典算法--《最小割最大流》(Minimum Cut——Max Flow) 1.算法介绍 最小割算法(Minimum Cut)是图像分割的经典算法之一,同时也在"Graph Cut"、"Grab Cut"等算法中都有被使用过。最小割最大流算法是指在一个有向的图中,能够从源点(source)到达汇点(terminal)的最大流量等于如果从图中剪除就能够导致网络流中断的边的集合的最小容量和。即在任何网络中,最大流的值等于最小割的容量。 提出该分割算法的论文: Interact... 阅读详情

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