使用CRF的圖像標記性能

Question

我需要開發一個圖像標注應用程序，為此我正在考慮在一組超像素上使用條件隨機場（CRF），有相當多的論文指出這項技術是這項任務的最新技術。 像往常一樣，任務可以分為兩個任務：

• 訓練模型：例如，對於該問題，將獲得參數向量'w'
• 測試：哪個將獲得給定超像素集的最可行的標簽分配，即argmax（P（y | x））

我知道訓練時間很長，但我沒有發現任何關於測試時間和性能的信息，有沒有人知道有多少時間可以解決測試問題？ 我想這取決於標簽的數量，圖像大小，實現，硬件等

Answer 1

測試速度很慢，因為你仍然需要解決圖形切割問題（但沒有像訓練那樣）。 您可以在http://drwn.anu.edu.au/drwnProjMultiSeg.html上試用一個實現（您可能已經看過Stephen Gould的論文）。

我還有日志文件。 但它有點難以解釋，所以以下可能不完全准確。 在超快速的機器上，我認為它需要：

• 在MSRC數據集的276張圖像上訓練20個課程的4.5小時cpu時間
• 50分鍾的cpu時間來分類256個圖像，其中大部分用於進行alpha擴展