나는 MRF로 매우 새롭다. 프로그래밍에별로 좋지 않다. CNN을 사용하여 의미 론적 세분화에서 확률 맵을 얻었으므로 MRF (Markov Random Fields)를 사용하여 세분화를 최적화해야합니다. Shai Bagon이 제공 한 코드를이 링크 GCmex에서 다운로드 할 수 있습니다. 에너지 최소화는 알파 확장 또는 스왑을 기반으로 수행됩니다. 코드를
Gavin Simpson이 cancensus 패키지를 사용하여 다운로드 한 데이터를 사용하여이 great blog 게시물을 구현하려했지만 GAM을 평가하려고 할 때 다음과 같은 오류를 얻을 : 내 최소한의 작업 예를 here을 게시 한 Error in smooth.construct.mrf.smooth.spec(object, dk$data, dk$knots)
질문 불가능 그리드 그래프에 왜 제목 에 기록 된대로 위의 이미지에서 3 × 3 격자 그래프가있다. 접합 트리로 변환 할 수 있습니다. 그런 다음 유추 (likelihood/posterior 등 추정)에 메시지 전달 (product-sum algorithm)을 사용할 수 있습니다. 그리드 그래프의 정확한 추론이 왜 그렇게 어려운지 궁금합니다. 그리드가 커지
최종 디자인 프로젝트의 일부로 이미지를 제거하기 위해 깁스 샘플러를 설계해야합니다. 우리는 일반 Gibbs 샘플러 대신 Metropolis Algorithm을 사용하기로했습니다. 알고리즘의 대략적인 스케치는 다음과 같습니다. 모든 픽셀은 0-255 그레이 스케일 값입니다. 또한, 우리는 사전 매끄러운 사전 배포를 사용하고 있습니다. main()
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저는 Markov Random Fields를 연구 중이며, 분명히 MRF의 추론은 계산하기에 어렵습니다. 특히, Kevin Murphy의 책 Machine Learning : A Probabilistic Perspective는 다음과 같이 말합니다 : "첫 번째 용어는 관찰 된 값에 y를 고정 시키며,이를 클램프 된 용어라고도합니다. 이것은 언 클램프 용어