tag:blogger.com,1999:blog-5120156670516713297.post3069176294821552276..comments2019-02-17T21:33:32.543+08:00Comments on _Sugarless: [基础算法] Graph Cut and Its Application in Computer Visionlincccchttp://www.blogger.com/profile/10779603414303440617noreply@blogger.comBlogger1125tag:blogger.com,1999:blog-5120156670516713297.post-21728055919641628602011-04-21T09:41:22.355+08:002011-04-21T09:41:22.355+08:00不知道在 Vision 相关的问题中,通常 cut 的不平衡性会不会是问题?比如有一个边缘点只和 g...不知道在 Vision 相关的问题中,通常 cut 的不平衡性会不会是问题?比如有一个边缘点只和 graph 中的另一个点相连,min cut 的话可能只是把这一条边 cut 掉了,得到的两个 component 的“大小”是极不平衡的。<br /><br />有见过提出所谓 Normalized Cut ("Normalized Cuts and Image Segmentation", PAMI 2000),要求在 cut 的时候两个 component 的“大小”也是要差不多的(还有一些类似的变种如 Ratio Cut 之类的)。这类算法在机器学习里就是 Spectral Clustering 的各种变种,应用还是比较广泛的。不知道在 Vision 里算不算经典算法?而且这样目标函数上的变化使得得到的问题实际上是通过特征值问题来从数值上求得一个近似解,不清楚有没有存在像这里提到的这些常规算法那样来求解 Ncut 以及其变种的。pluskidhttps://www.blogger.com/profile/17997317415745134928noreply@blogger.com