FAST:透明机器学习中快速加法分割的优化框架

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内容提要

该论文介绍了一种基于稀疏子集选择概念的图像分割方法,利用局部光谱直方图特征编码视觉信息为高维向量,并通过凸模型将超像素分为连贯区域。作者设计了高效的数值算法解决该模型,并实验证明该方法在超分割情况下提供高质量和具有竞争力的结果。

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