20、利用高阶势实现标签一致性

利用高阶势实现标签一致性

在计算机视觉领域，图像标注问题一直是研究的热点。传统的方法在处理复杂场景时往往存在一定的局限性，而高阶条件随机场（Higher-Order Conditional Random Fields, HCRFs）为解决这些问题提供了新的思路。本文将详细介绍高阶势在图像标注和对象分割中的应用，以及如何通过高阶势提高分割结果的准确性。

1. 图像标注问题与高阶CRF的引入

在解决图像标注问题，如对象分割、立体视觉和单视图重建时，使用无监督分割算法得到的图像片段（超像素）来构建模型是一种越来越流行的方法。这种方法基于一个观察：构成特定片段的像素通常具有相同的标签，例如它们可能属于同一个对象或具有相同的表面方向。这种方法的优点是可以计算基于片段中所有像素的高阶特征，并用于分类，而且推理速度更快，因为只需要对少量超像素进行推理，而不是图像中的所有像素。

然而，基于片段分组的方法假设片段与图像中的对象边界一致，即片段不包含多个对象。但实际上，无监督分割方法得到的片段往往不准确。为了克服这个问题，一些方法使用图像的多个分割结果，希望其中一些是正确的，从而对任务有用。但这些方法使用的启发式算法缺乏最优性保证，可能会产生不良结果。

高阶随机字段在计算机视觉中并不是新的概念，它们长期以来被用于建模图像纹理。早期的工作显示出了很大的潜力，高阶CRF在图像去噪、恢复和纹理分割等问题上取得了较好的结果。但由于缺乏高效的推理算法，它们的应用受到了限制。Kohli等人提出了一种Pn Potts模型，展示了如何使用移动算法（如α - 扩展和αβ - 交换）来最小化包含这些势的能量函数，并通过求解st - 最小割问题在多项式时间内计算最优扩展和交换移动。