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画像ラベリング アプリケーションを開発する必要があります。このタスクでは、一連のスーパーピクセルに対して条件付きランダム フィールド (CRF) を使用することを検討しています。このテクノロジがこのタスクの最先端技術であることを指摘する論文がかなりあります。いつものように、タスクは 2 つのタスクに分割できます。

  • トレーニング モデル: この問題では、たとえば次を使用してパラメーター ベクトル 'w' を取得します。
  • テスト: スーパーピクセルの特定のセットの最も実現可能なラベルの割り当てを取得します。つまり、argmax(P(y|x))

トレーニング時間が非常に長いことは承知していますが、テスト時間やパフォーマンスについては何も見つかりませんでした。テストの問題にどれくらいの時間がかかるかを知っている人はいますか? ラベルの数、画像サイズ、実装、ハードウェアなどに依存すると思います

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グラフ カットの問題を解決する必要があるため、テストは遅くなります (ただし、トレーニングのようなものはありません)。http://drwn.anu.edu.au/drwnProjMultiSeg.htmlで試すことができる実装があります(おそらく Stephen Gould の論文を見たことがあるでしょう)。

私はまだログファイルを持っています。しかし、解釈が少し難しいので、以下は完全に正確ではないかもしれません. 超高速マシンでは、約かかったと思います：

  • MSRC データセットの 276 枚の画像で 20 クラスをトレーニングするのに 4.5 時間の CPU 時間
  • 256 枚の画像を分類するのに 50 分の CPU 時間。そのほとんどはアルファ展開に費やされました。
于 2013-05-20T14:41:17.770 に答える