matlab中图像切割代码-efficientSegmentation:高效分段
matlab中图像切割代码高效分段
具有超模损耗函数的有效分段的实现。
此实现还允许用户定义的损失函数和用户定义的优化，以实现相对损失最大化和推断过程。
有关更多详细信息，请参见Yu，J。和MB
Blaschko：具有超模损耗的判别性细分的有效学习。
BMVC，2016年。
用法
（1）数据集：
此实现使用以下提供的数据集：
V.Gulshan，C.Rother，A.Criminisi，A.Blake和A.Zisserman测地线星凸性用于交互式图像分割，CVPR，2010年。
首先直接运行main.m。
它由defaut运行在经过预处理和降采样的数据集“
Sampled690.mat”上。
可以更改mainInit.m中的数据集以使用OriginalData.mat，这会花费更长的时间。
（2）主要功能：
main.m：整体运行功能；
mainInit.m：参数设置，加载/准备数据，拆分训练/验证/测试等；
mainTrain.m：训练案例，保存训练后的权重向量；
Implement_SOSVM_Learning.m：SVM设置，回调函数；
GeneralCalassifier_SO
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资源详情
[{"title":"（ 216 个子文件 550KB ） matlab中图像切割代码-efficientSegmentation:高效分段","children":[{"title":"implement_SOSVM_Learning.m <span style='color:#111;'> 12.56KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"main.m <span style='color:#111;'> 1.86KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"customLossFunction.m <span style='color:#111;'> 4.01KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mainInit.m <span style='color:#111;'> 1.64KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"violateMarginADMM.m <span style='color:#111;'> 2.41KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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