Generalized Fast Approximate Energy Minimization via Graph Cuts: Alpha-Expansion Beta-Shrink Moves

Mark Schmidt 1, 2 Karteek Alahari 2, 3
1 SIERRA - Statistical Machine Learning and Parsimony
DI-ENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure, ENS Paris - École normale supérieure - Paris, Inria Paris-Rocquencourt, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8548
3 WILLOW - Models of visual object recognition and scene understanding
DI-ENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure, ENS Paris - École normale supérieure - Paris, Inria Paris-Rocquencourt, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8548
Abstract : We present alpha-expansion beta-shrink moves, a simple generalization of the widely-used alpha-beta swap and alpha-expansion algorithms for approximate energy minimization. We show that in a certain sense, these moves dominate both alpha-beta-swap and alpha-expansion moves, but unlike previous generalizations the new moves require no additional assumptions and are still solvable in polynomial-time. We show promising experimental results with the new moves, which we believe could be used in any context where alpha-expansions are currently employed.
Type de document :
Communication dans un congrès
UAI 2011 - 27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Jul 2011, Barcelona, Spain. 2011
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Contributeur : Mark Schmidt <>
Soumis le : lundi 29 août 2011 - 14:16:35
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:23:26
Document(s) archivé(s) le : mardi 13 novembre 2012 - 09:35:49

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  • HAL Id : inria-00617524, version 1
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Mark Schmidt, Karteek Alahari. Generalized Fast Approximate Energy Minimization via Graph Cuts: Alpha-Expansion Beta-Shrink Moves. UAI 2011 - 27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, Jul 2011, Barcelona, Spain. 2011. 〈inria-00617524〉

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