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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Wolf, Steffen [VerfasserIn]   i
 Bailoni, Alberto [VerfasserIn]   i
 Pape, Constantin [VerfasserIn]   i
 Rahaman, Nasim [VerfasserIn]   i
 Kreshuk, Anna [VerfasserIn]   i
 Köthe, Ullrich [VerfasserIn]   i
 Hamprecht, Fred [VerfasserIn]   i
Titel:The mutex Watershed and its objective
Titelzusatz:efficient, parameter-free graph partitioning
Verf.angabe:Steffen Wolf, Alberto Bailoni, Constantin Pape, Nasim Rahaman, Anna Kreshuk, Ullrich Köthe, and Fred A. Hamprecht
Jahr:2021
Umfang:15 S.
Fussnoten:Date of publication 16 Mar. 2020 ; Gesehen am 25.10.2021
Titel Quelle:Enthalten in: Institute of Electrical and Electronics EngineersIEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
Ort Quelle:New York, NY : IEEE, 1979
Jahr Quelle:2021
Band/Heft Quelle:43(2021), 10, Seite 3724-3738
ISSN Quelle:1939-3539
Abstract:Image partitioning, or segmentation without semantics, is the task of decomposing an image into distinct segments, or equivalently to detect closed contours. Most prior work either requires seeds, one per segment; or a threshold; or formulates the task as multicut / correlation clustering, an NP-hard problem. Here, we propose an efficient algorithm for graph partitioning, the “Mutex Watershed”. Unlike seeded watershed, the algorithm can accommodate not only attractive but also repulsive cues, allowing it to find a previously unspecified number of segments without the need for explicit seeds or a tunable threshold. We also prove that this simple algorithm solves to global optimality an objective function that is intimately related to the multicut / correlation clustering integer linear programming formulation. The algorithm is deterministic, very simple to implement, and has empirically linearithmic complexity. When presented with short-range attractive and long-range repulsive cues from a deep neural network, the Mutex Watershed gives the best results currently known for the competitive ISBI 2012 EM segmentation benchmark.
DOI:doi:10.1109/TPAMI.2020.2980827
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Volltext ; Verlag: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.2980827
 Volltext: https://ieeexplore.ieee.org/document/9036993
 DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2020.2980827
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Clustering algorithms
 convolutional neural networks
 Correlation
 greedy algorithms
 Image edge detection
 Image segmentation
 integer linear programming
 machine learning
 Merging
 optimization
 partitioning algorithms
 Partitioning algorithms
 Vegetation
K10plus-PPN:1775118959
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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