SlideShare a Scribd company logo
1 of 18
Download to read offline
Глобальная дискретная
оптимизация при помощи
    разрезов графов




         Петя
Оптимизация




                           дискретная
непрерывная
                        (комбинаторная)
План


Семейство функций

                           Пример задачи


                                           Потоки и разрезы в сетях




Заключение
                    Сведение задачи
                      оптимизации
Семейство функций



                X2         E25
     E12                               X5
           E15                                    Xi
X1                                          E56
                      X3
                E43
                                 E36
                                            X6
           X4
Пример: вырезание фона




   Локальное предсказание


             Локальная модель   Глобальная модель
Сеть




трубопроводная
Сеть (теория графов)

                                     3
                      5                       2

исток                      2              1       сток
(source)                                          (sink)
                  2                  4        2


           Пропускная способность ребра
Поток (flow)
Величина потока: 4                2/3
              2/5                               2/2
 4                   0/2                0/1           4


            2/2                    2/4          2/2


          Поток: функция          f(           )→R
              С ограничениями:
              1. В узлах вода не проливается
              2. Трубы не лопаются
Разрез (s-t cut)


                      S
исток                                                            сток
(source)                                                         (sink)

                                                    T
           Максимальный поток ≤ Пропускной способности разреза
Разрез (s-t cut)

                            3
     S           5                         2

исток                  2           1               сток
(source)                                           (sink)
             2              4              2
                                               T
           Пропускная способность разреза: 7
Min-cut → Max-flow
• Теорема Форда-Фалкерсона:
  – Задачи Min-cut и Max-flow равносильны




                                 Min-cut

       Max-flow
Семейство функций




       1 шаг                            2 шаг
+ условие субмодулярности
          на Eij(∙, ∙)          •   NP-complete
                                •   Приближенное решение
• Точный эффективный алгоритм   •   Эффективные алгоритмы
• Глобальное решение            •   Частные случаи
Минимизация E → Min-cut
          0

               + условие субмодулярности
                         на Eij(∙, ∙)




               Условие субмодулярности




      1
Max-flow: алгоритмы решения



                         IBFS with dynamic trees
                              data structure

                     Реализации
             • BK (Boykov, Kolmogorov)
             • IBFS (Goldberg et. al)
             • Доступен исходный код
Расширение задачи



                     + условие субмодулярности на Eij(∙, ∙)


«Minimizing Nonsubmodular Functions with                      QPBO
Graph Cuts»                                  Quadratic Pseudo-Boolean Optimization
Kolmogorov & Rother, PAMI 2007



    Приближенное решение
    Оценка снизу оптимального значения E(x)
                                                                     NP-complete
Расширение задачи



                                       + ограничения

Множество методов:                         Совсем универсального метода нет
• α-expansion
                                              Вернее есть (TRW), но
• αβ-replace                                  основан не на graph-cuts.
•     SMD                                     Работает значительно
•     SMR                                     дольше.
•     Модификации α,β-замены
•     …
    (учет специфики задачи, различные ограничения)
                                                               NP-complete
Приложения
                                     Анализ
                                     медицинских
                                     изображений
GrabCut, вырезание фона MS Office

  Разметка изображения
                                                         Прогнозирование вспышек




                                                           Метрический классификатор
                               Карта глубины по стерео
                                                           Визильтер, 2011
                               изображению
Что читать дальше
      Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition
      Boykov, Y.; Kahl, F.; Lempitsky, V.; Schmidt, F.R. (Eds.), 2011



           Kolmogorov, Zabin, PAMI 2004
           «What energy functions can be minimized via graph cuts?»




Structured Learning and Prediction in Computer Vision
Nowozin, Lampert, 2011 Now Publishers

More Related Content

Viewers also liked

Notas Grupo Nb1 H Pacheco
Notas Grupo Nb1 H PachecoNotas Grupo Nb1 H Pacheco
Notas Grupo Nb1 H Pachecomj cobo
 
A seu favor
A seu favorA seu favor
A seu favorJNR
 
Manuscrito de Fundamentos da Computação
Manuscrito de Fundamentos da ComputaçãoManuscrito de Fundamentos da Computação
Manuscrito de Fundamentos da Computaçãoernane sa
 
Como Criar riqueza n7
Como Criar riqueza n7Como Criar riqueza n7
Como Criar riqueza n7RAM
 
Relatorio do primeiro seminario
Relatorio do primeiro seminarioRelatorio do primeiro seminario
Relatorio do primeiro seminariosimaomicas
 
Ser transparente
Ser transparenteSer transparente
Ser transparenteJNR
 
Atividade do Gestar 2012 articulador de Matemática Antonio Carlos Colégio Es...
Atividade do Gestar  2012 articulador de Matemática Antonio Carlos Colégio Es...Atividade do Gestar  2012 articulador de Matemática Antonio Carlos Colégio Es...
Atividade do Gestar 2012 articulador de Matemática Antonio Carlos Colégio Es...Antonio Carneiro
 
Quem sabe mais sobre
Quem sabe mais sobreQuem sabe mais sobre
Quem sabe mais sobremduartefranco
 
Hacia una política de investigación fin
Hacia una política de investigación finHacia una política de investigación fin
Hacia una política de investigación finAnibal Velasquez
 
Somos Isso...
Somos Isso...Somos Isso...
Somos Isso...JNR
 
Iv conclusões e sugestões de trabalho
Iv   conclusões e sugestões de trabalhoIv   conclusões e sugestões de trabalho
Iv conclusões e sugestões de trabalhoMicael Gonçalves
 
Dirección de seguimiento y evaluación del midis 2013
Dirección de seguimiento y evaluación del midis 2013Dirección de seguimiento y evaluación del midis 2013
Dirección de seguimiento y evaluación del midis 2013Anibal Velasquez
 
Cieaura cieaura cie_aura_pres_apr_2011_master_v2.1_spanish (1)
Cieaura cieaura cie_aura_pres_apr_2011_master_v2.1_spanish (1)Cieaura cieaura cie_aura_pres_apr_2011_master_v2.1_spanish (1)
Cieaura cieaura cie_aura_pres_apr_2011_master_v2.1_spanish (1)Walter Omar Valenzuela Quijano
 
ApresentaçãO Blog
ApresentaçãO BlogApresentaçãO Blog
ApresentaçãO Blogtutoramarcia
 
Clipping do Varejo 28112011
Clipping do Varejo 28112011Clipping do Varejo 28112011
Clipping do Varejo 28112011Ricardo Pastore
 
Tudo que você não sabia que queria saber sobre Javascript
Tudo que você não sabia que queria saber sobre JavascriptTudo que você não sabia que queria saber sobre Javascript
Tudo que você não sabia que queria saber sobre JavascriptAlex Tercete
 
Damai Residences & Style | Lancamento Imobiliário Patrimóvel
Damai Residences & Style | Lancamento Imobiliário PatrimóvelDamai Residences & Style | Lancamento Imobiliário Patrimóvel
Damai Residences & Style | Lancamento Imobiliário PatrimóvelImóveis Lançamentos
 

Viewers also liked (20)

Notas Grupo Nb1 H Pacheco
Notas Grupo Nb1 H PachecoNotas Grupo Nb1 H Pacheco
Notas Grupo Nb1 H Pacheco
 
A seu favor
A seu favorA seu favor
A seu favor
 
Manuscrito de Fundamentos da Computação
Manuscrito de Fundamentos da ComputaçãoManuscrito de Fundamentos da Computação
Manuscrito de Fundamentos da Computação
 
Como Criar riqueza n7
Como Criar riqueza n7Como Criar riqueza n7
Como Criar riqueza n7
 
02_04_2012
02_04_201202_04_2012
02_04_2012
 
Relatorio do primeiro seminario
Relatorio do primeiro seminarioRelatorio do primeiro seminario
Relatorio do primeiro seminario
 
Ser transparente
Ser transparenteSer transparente
Ser transparente
 
Atividade do Gestar 2012 articulador de Matemática Antonio Carlos Colégio Es...
Atividade do Gestar  2012 articulador de Matemática Antonio Carlos Colégio Es...Atividade do Gestar  2012 articulador de Matemática Antonio Carlos Colégio Es...
Atividade do Gestar 2012 articulador de Matemática Antonio Carlos Colégio Es...
 
Quem sabe mais sobre
Quem sabe mais sobreQuem sabe mais sobre
Quem sabe mais sobre
 
Hacia una política de investigación fin
Hacia una política de investigación finHacia una política de investigación fin
Hacia una política de investigación fin
 
Bases de hardware
Bases de hardwareBases de hardware
Bases de hardware
 
Somos Isso...
Somos Isso...Somos Isso...
Somos Isso...
 
Iv conclusões e sugestões de trabalho
Iv   conclusões e sugestões de trabalhoIv   conclusões e sugestões de trabalho
Iv conclusões e sugestões de trabalho
 
Dirección de seguimiento y evaluación del midis 2013
Dirección de seguimiento y evaluación del midis 2013Dirección de seguimiento y evaluación del midis 2013
Dirección de seguimiento y evaluación del midis 2013
 
Cieaura cieaura cie_aura_pres_apr_2011_master_v2.1_spanish (1)
Cieaura cieaura cie_aura_pres_apr_2011_master_v2.1_spanish (1)Cieaura cieaura cie_aura_pres_apr_2011_master_v2.1_spanish (1)
Cieaura cieaura cie_aura_pres_apr_2011_master_v2.1_spanish (1)
 
ApresentaçãO Blog
ApresentaçãO BlogApresentaçãO Blog
ApresentaçãO Blog
 
Clipping do Varejo 28112011
Clipping do Varejo 28112011Clipping do Varejo 28112011
Clipping do Varejo 28112011
 
Tudo que você não sabia que queria saber sobre Javascript
Tudo que você não sabia que queria saber sobre JavascriptTudo que você não sabia que queria saber sobre Javascript
Tudo que você não sabia que queria saber sobre Javascript
 
Artur Peña - Apresentação
Artur Peña - ApresentaçãoArtur Peña - Apresentação
Artur Peña - Apresentação
 
Damai Residences & Style | Lancamento Imobiliário Patrimóvel
Damai Residences & Style | Lancamento Imobiliário PatrimóvelDamai Residences & Style | Lancamento Imobiliário Patrimóvel
Damai Residences & Style | Lancamento Imobiliário Patrimóvel
 

Similar to Глобальная дискретная оптимизация при помощи разрезов графов

Приближенный метод решения практических задач рационального раскроя на основе...
Приближенный метод решения практических задач рационального раскроя на основе...Приближенный метод решения практических задач рационального раскроя на основе...
Приближенный метод решения практических задач рационального раскроя на основе...Victor Balabanov
 
Об одном подходе к реализации генетического алгоритма для решения сложных зад...
Об одном подходе к реализации генетического алгоритма для решения сложных зад...Об одном подходе к реализации генетического алгоритма для решения сложных зад...
Об одном подходе к реализации генетического алгоритма для решения сложных зад...Victor Balabanov
 
Эволюционный подход к оптимизации раскроя рулонных материалов
Эволюционный подход к оптимизации раскроя рулонных материаловЭволюционный подход к оптимизации раскроя рулонных материалов
Эволюционный подход к оптимизации раскроя рулонных материаловVictor Balabanov
 
Social Network Analysis
Social Network AnalysisSocial Network Analysis
Social Network AnalysisLeonid Zhukov
 
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)Smolensk Computer Science Club
 
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...Alexander Pozdneev
 
Опыт внедрения и использования распределенной системы хранения данных на осно...
Опыт внедрения и использования распределенной системы хранения данных на осно...Опыт внедрения и использования распределенной системы хранения данных на осно...
Опыт внедрения и использования распределенной системы хранения данных на осно...tfmailru
 
якобовский - введение в параллельное программирование (3)
якобовский - введение в параллельное программирование (3)якобовский - введение в параллельное программирование (3)
якобовский - введение в параллельное программирование (3)Michael Karpov
 
CV2011-2. Lecture 05. Video segmentation.
CV2011-2. Lecture 05.  Video segmentation.CV2011-2. Lecture 05.  Video segmentation.
CV2011-2. Lecture 05. Video segmentation.Anton Konushin
 
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...Ontico
 
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)Ontico
 
Компилируемые в реальном времени DSL для С++
Компилируемые в реальном времени DSL для С++Компилируемые в реальном времени DSL для С++
Компилируемые в реальном времени DSL для С++corehard_by
 
Доклад на Highload-2012
Доклад на Highload-2012Доклад на Highload-2012
Доклад на Highload-2012Alex Tutubalin
 
CV2011-2. Lecture 07. Binocular stereo.
CV2011-2. Lecture 07.  Binocular stereo.CV2011-2. Lecture 07.  Binocular stereo.
CV2011-2. Lecture 07. Binocular stereo.Anton Konushin
 
якобовский - введение в параллельное программирование (2)
якобовский - введение в параллельное программирование (2)якобовский - введение в параллельное программирование (2)
якобовский - введение в параллельное программирование (2)Michael Karpov
 
High performance computing - принципы проектирования сети
High performance computing - принципы проектирования сетиHigh performance computing - принципы проектирования сети
High performance computing - принципы проектирования сетиMUK
 
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of ModelingKirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of ModelingSergey Arkhipov
 
Underwater pipeline diagnostics and its dataware
Underwater pipeline diagnostics and its datawareUnderwater pipeline diagnostics and its dataware
Underwater pipeline diagnostics and its datawareSborker
 
Как впихнуть утро в сосновом лесу в 4 килобайта. Иван Авдеев. UNIGINE Open Ai...
Как впихнуть утро в сосновом лесу в 4 килобайта. Иван Авдеев. UNIGINE Open Ai...Как впихнуть утро в сосновом лесу в 4 килобайта. Иван Авдеев. UNIGINE Open Ai...
Как впихнуть утро в сосновом лесу в 4 килобайта. Иван Авдеев. UNIGINE Open Ai...Unigine Corp.
 

Similar to Глобальная дискретная оптимизация при помощи разрезов графов (20)

Приближенный метод решения практических задач рационального раскроя на основе...
Приближенный метод решения практических задач рационального раскроя на основе...Приближенный метод решения практических задач рационального раскроя на основе...
Приближенный метод решения практических задач рационального раскроя на основе...
 
Об одном подходе к реализации генетического алгоритма для решения сложных зад...
Об одном подходе к реализации генетического алгоритма для решения сложных зад...Об одном подходе к реализации генетического алгоритма для решения сложных зад...
Об одном подходе к реализации генетического алгоритма для решения сложных зад...
 
Эволюционный подход к оптимизации раскроя рулонных материалов
Эволюционный подход к оптимизации раскроя рулонных материаловЭволюционный подход к оптимизации раскроя рулонных материалов
Эволюционный подход к оптимизации раскроя рулонных материалов
 
Social Network Analysis
Social Network AnalysisSocial Network Analysis
Social Network Analysis
 
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
13 встреча — Сжатие данных (Р. Одинцов)
 
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
Параллельные алгоритмы IBM Research для решения задач обхода и построения кра...
 
Опыт внедрения и использования распределенной системы хранения данных на осно...
Опыт внедрения и использования распределенной системы хранения данных на осно...Опыт внедрения и использования распределенной системы хранения данных на осно...
Опыт внедрения и использования распределенной системы хранения данных на осно...
 
якобовский - введение в параллельное программирование (3)
якобовский - введение в параллельное программирование (3)якобовский - введение в параллельное программирование (3)
якобовский - введение в параллельное программирование (3)
 
CV2011-2. Lecture 05. Video segmentation.
CV2011-2. Lecture 05.  Video segmentation.CV2011-2. Lecture 05.  Video segmentation.
CV2011-2. Lecture 05. Video segmentation.
 
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
One-cloud — система управления дата-центром в Одноклассниках / Олег Анастасье...
 
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
Эффективное использование x86-совместимых CPU (Алексей Тутубалин)
 
Dsl for c++
Dsl for c++Dsl for c++
Dsl for c++
 
Компилируемые в реальном времени DSL для С++
Компилируемые в реальном времени DSL для С++Компилируемые в реальном времени DSL для С++
Компилируемые в реальном времени DSL для С++
 
Доклад на Highload-2012
Доклад на Highload-2012Доклад на Highload-2012
Доклад на Highload-2012
 
CV2011-2. Lecture 07. Binocular stereo.
CV2011-2. Lecture 07.  Binocular stereo.CV2011-2. Lecture 07.  Binocular stereo.
CV2011-2. Lecture 07. Binocular stereo.
 
якобовский - введение в параллельное программирование (2)
якобовский - введение в параллельное программирование (2)якобовский - введение в параллельное программирование (2)
якобовский - введение в параллельное программирование (2)
 
High performance computing - принципы проектирования сети
High performance computing - принципы проектирования сетиHigh performance computing - принципы проектирования сети
High performance computing - принципы проектирования сети
 
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of ModelingKirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
Kirill Rozin - Computer Vision. Alchemy of Modeling
 
Underwater pipeline diagnostics and its dataware
Underwater pipeline diagnostics and its datawareUnderwater pipeline diagnostics and its dataware
Underwater pipeline diagnostics and its dataware
 
Как впихнуть утро в сосновом лесу в 4 килобайта. Иван Авдеев. UNIGINE Open Ai...
Как впихнуть утро в сосновом лесу в 4 килобайта. Иван Авдеев. UNIGINE Open Ai...Как впихнуть утро в сосновом лесу в 4 килобайта. Иван Авдеев. UNIGINE Open Ai...
Как впихнуть утро в сосновом лесу в 4 килобайта. Иван Авдеев. UNIGINE Open Ai...
 

More from romovpa

Машинное обучение для ваших игр и бизнеса
Машинное обучение для ваших игр и бизнесаМашинное обучение для ваших игр и бизнеса
Машинное обучение для ваших игр и бизнесаromovpa
 
Applications of Machine Learning in DOTA2: Literature Review and Practical Kn...
Applications of Machine Learning in DOTA2: Literature Review and Practical Kn...Applications of Machine Learning in DOTA2: Literature Review and Practical Kn...
Applications of Machine Learning in DOTA2: Literature Review and Practical Kn...romovpa
 
Проекты для студентов ФКН ВШЭ
Проекты для студентов ФКН ВШЭПроекты для студентов ФКН ВШЭ
Проекты для студентов ФКН ВШЭromovpa
 
A Simple yet Efficient Method for a Credit Card Upselling Prediction
A Simple yet Efficient Method for a Credit Card Upselling PredictionA Simple yet Efficient Method for a Credit Card Upselling Prediction
A Simple yet Efficient Method for a Credit Card Upselling Predictionromovpa
 
Dota Science: Роль киберспорта в обучении анализу данных
Dota Science: Роль киберспорта в обучении анализу данныхDota Science: Роль киберспорта в обучении анализу данных
Dota Science: Роль киберспорта в обучении анализу данныхromovpa
 
Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large C...
Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large C...Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large C...
Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large C...romovpa
 
Машинное обучение с элементами киберспорта
Машинное обучение с элементами киберспортаМашинное обучение с элементами киберспорта
Машинное обучение с элементами киберспортаromovpa
 
RecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical features
RecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical featuresRecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical features
RecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical featuresromovpa
 
Факторизационные модели в рекомендательных системах
Факторизационные модели в рекомендательных системахФакторизационные модели в рекомендательных системах
Факторизационные модели в рекомендательных системахromovpa
 
Структурный SVM и отчет по курсовой
Структурный SVM и отчет по курсовойСтруктурный SVM и отчет по курсовой
Структурный SVM и отчет по курсовойromovpa
 
Fields of Experts (доклад)
Fields of Experts (доклад)Fields of Experts (доклад)
Fields of Experts (доклад)romovpa
 
Структурное обучение и S-SVM
Структурное обучение и S-SVMСтруктурное обучение и S-SVM
Структурное обучение и S-SVMromovpa
 

More from romovpa (12)

Машинное обучение для ваших игр и бизнеса
Машинное обучение для ваших игр и бизнесаМашинное обучение для ваших игр и бизнеса
Машинное обучение для ваших игр и бизнеса
 
Applications of Machine Learning in DOTA2: Literature Review and Practical Kn...
Applications of Machine Learning in DOTA2: Literature Review and Practical Kn...Applications of Machine Learning in DOTA2: Literature Review and Practical Kn...
Applications of Machine Learning in DOTA2: Literature Review and Practical Kn...
 
Проекты для студентов ФКН ВШЭ
Проекты для студентов ФКН ВШЭПроекты для студентов ФКН ВШЭ
Проекты для студентов ФКН ВШЭ
 
A Simple yet Efficient Method for a Credit Card Upselling Prediction
A Simple yet Efficient Method for a Credit Card Upselling PredictionA Simple yet Efficient Method for a Credit Card Upselling Prediction
A Simple yet Efficient Method for a Credit Card Upselling Prediction
 
Dota Science: Роль киберспорта в обучении анализу данных
Dota Science: Роль киберспорта в обучении анализу данныхDota Science: Роль киберспорта в обучении анализу данных
Dota Science: Роль киберспорта в обучении анализу данных
 
Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large C...
Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large C...Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large C...
Non-Bayesian Additive Regularization for Multimodal Topic Modeling of Large C...
 
Машинное обучение с элементами киберспорта
Машинное обучение с элементами киберспортаМашинное обучение с элементами киберспорта
Машинное обучение с элементами киберспорта
 
RecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical features
RecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical featuresRecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical features
RecSys Challenge 2015: ensemble learning with categorical features
 
Факторизационные модели в рекомендательных системах
Факторизационные модели в рекомендательных системахФакторизационные модели в рекомендательных системах
Факторизационные модели в рекомендательных системах
 
Структурный SVM и отчет по курсовой
Структурный SVM и отчет по курсовойСтруктурный SVM и отчет по курсовой
Структурный SVM и отчет по курсовой
 
Fields of Experts (доклад)
Fields of Experts (доклад)Fields of Experts (доклад)
Fields of Experts (доклад)
 
Структурное обучение и S-SVM
Структурное обучение и S-SVMСтруктурное обучение и S-SVM
Структурное обучение и S-SVM
 

Глобальная дискретная оптимизация при помощи разрезов графов

  • 1. Глобальная дискретная оптимизация при помощи разрезов графов Петя
  • 2. Оптимизация дискретная непрерывная (комбинаторная)
  • 3. План Семейство функций Пример задачи Потоки и разрезы в сетях Заключение Сведение задачи оптимизации
  • 4. Семейство функций X2 E25 E12 X5 E15 Xi X1 E56 X3 E43 E36 X6 X4
  • 5. Пример: вырезание фона Локальное предсказание Локальная модель Глобальная модель
  • 7. Сеть (теория графов) 3 5 2 исток 2 1 сток (source) (sink) 2 4 2 Пропускная способность ребра
  • 8. Поток (flow) Величина потока: 4 2/3 2/5 2/2 4 0/2 0/1 4 2/2 2/4 2/2 Поток: функция f( )→R С ограничениями: 1. В узлах вода не проливается 2. Трубы не лопаются
  • 9. Разрез (s-t cut) S исток сток (source) (sink) T Максимальный поток ≤ Пропускной способности разреза
  • 10. Разрез (s-t cut) 3 S 5 2 исток 2 1 сток (source) (sink) 2 4 2 T Пропускная способность разреза: 7
  • 11. Min-cut → Max-flow • Теорема Форда-Фалкерсона: – Задачи Min-cut и Max-flow равносильны Min-cut Max-flow
  • 12. Семейство функций 1 шаг 2 шаг + условие субмодулярности на Eij(∙, ∙) • NP-complete • Приближенное решение • Точный эффективный алгоритм • Эффективные алгоритмы • Глобальное решение • Частные случаи
  • 13. Минимизация E → Min-cut 0 + условие субмодулярности на Eij(∙, ∙) Условие субмодулярности 1
  • 14. Max-flow: алгоритмы решения IBFS with dynamic trees data structure Реализации • BK (Boykov, Kolmogorov) • IBFS (Goldberg et. al) • Доступен исходный код
  • 15. Расширение задачи + условие субмодулярности на Eij(∙, ∙) «Minimizing Nonsubmodular Functions with QPBO Graph Cuts» Quadratic Pseudo-Boolean Optimization Kolmogorov & Rother, PAMI 2007  Приближенное решение  Оценка снизу оптимального значения E(x) NP-complete
  • 16. Расширение задачи + ограничения Множество методов: Совсем универсального метода нет • α-expansion Вернее есть (TRW), но • αβ-replace основан не на graph-cuts. • SMD Работает значительно • SMR дольше. • Модификации α,β-замены • … (учет специфики задачи, различные ограничения) NP-complete
  • 17. Приложения Анализ медицинских изображений GrabCut, вырезание фона MS Office Разметка изображения Прогнозирование вспышек Метрический классификатор Карта глубины по стерео Визильтер, 2011 изображению
  • 18. Что читать дальше Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition Boykov, Y.; Kahl, F.; Lempitsky, V.; Schmidt, F.R. (Eds.), 2011 Kolmogorov, Zabin, PAMI 2004 «What energy functions can be minimized via graph cuts?» Structured Learning and Prediction in Computer Vision Nowozin, Lampert, 2011 Now Publishers