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【24h】

A Learning Approach for Adaptive Image Segmentation

机译：自适应图像分割的学习方法

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As mentioned in many papers, a lot of key parameters of image segmentation algorithms are manually tuned by designers. This induces a lack of flexibility of the segmentation step in many vision systems. By a dynamic control of these parameters, results of this crucial step could be drastically improved. We propose a scheme to automatically select segmentation algorithm and tune theirs key parameters thanks to a preliminary supervised learning stage. This paper details this learning approach which is composed by three steps: (1) optimal parameters extraction, (2) algorithm selection learning, and (3) generalization of parametrization learning. The major contribution is twofold: segmentation is adapted to the image to segment, and in the same time, this scheme can be used as a generic framework, independant of any application domain.
机译：如许多论文所述，设计人员手动调整图像分割算法的大量关键参数。这诱导许多视觉系统中的分割步骤缺乏灵活性。通过对这些参数的动态控制，可以大大提高该关键步骤的结果。我们提出了一种方案来自动选择分割算法并通过初步的监督学习阶段调整它们的关键参数。本文详细说明了这一学习方法，由三个步骤组成：（1）最佳参数提取，（2）算法选择学习，以及参数化学习的概括。主要贡献是双重的：分割适用于图像到段，同时，该方案可以用作任何应用域的泛型框架，独立框架。

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