在使用分类器对点云进行分类时，是没有考虑点之间的上下文信息，而条件随机场/高阶条件随机场是将点之间的上下文信息考虑在内，因此其分类精度、效果提高的比较明显。但目前关于条件随机场/高阶条件随机场的点云代码/方法往往只有论文中介绍，实际很少。给不少论文作者发邮件请教要代码，基本不回复。请问CSDN上有没有研究这块的，可以一起讨论下，或者有什么好的建议没？
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- 2020-09-03 13:36针对目前结合条件随机场的深度神经网络语义分割的局限性，本文提出了基于区域分割以及基于超像素的目标团高阶势能随机场用于进一步优化深度神经网络在图像语义分割方向的表现。这两种高阶团势能对条件随机场的优化...
- 2025-04-13 09:50该模型通过神经网络来提取高阶特征，并通过条件随机场来进行有效的上下文建模。在癌症转移检测的应用中，NCRF可以处理病理图像中的复杂结构，识别出潜在的癌症转移区域，从而为医生提供辅助诊断。 项目的源码实现了...
- 2018-09-07 17:24weixin_41911765的博客 条件随机场总的来说就是只要满足“条件随机场”这个条件，就可以根据定义的模型去求解我们需要求解的问题，而我们时长需要解决的问题以线性的居多，所谓线性就是满足“线性链条件随机场”，本文也只涉及对“线性链条...
- 2022-07-13 21:07在IT领域，特别是图像处理和计算机视觉中，Markov随机场（Markov Random Fields, MRF）是一种广泛应用的数学模型。这个"gvod.zip_markov 建模_随机场"压缩包似乎包含了一些用于理解和实现MRF相关算法的MATLAB代码。...
- 2022-10-19 14:21然后，在获得了给定像素的灰度值以后，就可以对灰度值所对应的像素点进行分类，由于图像的高阶灰度矩阵和低阶灰度矩阵分类方法类似，这里为了简化分类，将输入图像灰度值对应的像素点分为两类，也就是初始化各像素点...
- 2025-11-18 01:43本书系统介绍了马尔可夫随机场（MRF）在计算机视觉与图像处理中的核心理论与前沿应用。从基础概念出发，深入讲解了MRF的推断算法，包括图割、信念传播与线性规划松弛等高效优化方法。书中涵盖了图像分割、超分辨率、...
- 2022-08-08 21:04条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是统计机器学习领域中的一种概率图模型，它在许多任务中，特别是自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）中发挥着重要作用。CRF的主要优势在于其能够捕捉数据序列或结构...
- 2021-03-17 20:49北大教授袁春希的博客 条件随机场模型是Lafferty于2001年，在最大熵模型和隐马尔科夫模型的基础上，提出的一种判别式概率无向图学习模型，是一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。CRF最早是针对序列数据分析提出的，现已成功应用于...
- 2024-04-23 23:01I'mAlex的博客 概率图模型在机器学习中的应用：贝叶斯网络与马尔可夫随机场。概率图模型通过图结构来描述变量之间的概率关系，其中节点代表随机变量，边则代表变量之间的概率依赖关系。这种图形化的表示方式不仅有助于我们直观地...
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