Image Segmentation by Relaxed Deep Extreme Cut with Connected Extreme Points

Oliveira, Débora Emili Costa; Demario, Caio Lopes; Miranda, Paulo A. V.

doi:10.1007/978-3-030-76657-3_32

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“…Exemplos desta integração de sucesso têm se popularizado até mesmo em tarefas de mais baixo nível, tal como na geração de superpixels [Belém et al (2019; Belém et al (2021)]. Existem diferentes maneiras de integrar mapas de probabilidade por Redes Neurais Convolucionais (CNN -Convolutional Neural Network ) com arcabouços de otimização em grafos, como no aprendizado dos pesos do grafo e na definição de sementes ou outras restrições [Oliveira et al (2021); Wolf et al (2017)]. Nesse sentido, métodos de partição em grafos podem ser utilizados no topo de um pipeline de segmentação, combinando com técnicas de deep learning, garantindo o estabelecimento teórico das propriedades formais dos objetos gerados.…”

Section: Introductionunclassified

Segmentação não supervisionada de imagens via Transformada Imagem-Floresta Orientada sujeita a restrições de alto nível

Bejar

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Section: Introductionunclassified

Segmentação não supervisionada de imagens via Transformada Imagem-Floresta Orientada sujeita a restrições de alto nível

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“…Besides being easily extensible for multidimensional images, graph-based methods allow several customizations, such as the usage of different image elements as its nodes (e.g., superpixels [92]), the learning of graph weights by means of machine learning techniques [85,66], or even the incorporation of learning by deep learning techniques [99,98]. There are different ways to integrate probability maps by Convolutional Neural Networks (CNN) with optimization frameworks in graphs, such as to estimate arc weights and to define seeds or other constraints [71].…”

Section: List Of Programs Introductionmentioning

confidence: 99%

Graph-based image segmentation with shape priors and Local Band constraints

Braz

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Contra a estupidez os próprios deuses lutam em vão-Friedrich Schiller Primeiramente, agradeço aos meus pais, Sandra Regina e José Luis, que sempre me guiaram e apoiaram durante toda essa jornada, sem o apoio deles, nada disso seria possível.Agradeço aos primeiros professores, lá da época da escola, que me fornceram a base sólida e fértil na qual todo o conhecimento acadêmico adquirido pôde florescer livremente.Agradeço aos meus grandes amigos que tive e tenho a honra de compartilhar minhas alegrias, conquistas, medos e frustrações, todos eles foram e são importantes cada um à sua maneira, então todos também tem uma parte neste trabalho.Não posso deixar de agradecer ao Instituto de Matemática e Estatística da USP, que proporcionou a estrutura necessária para que eu pudesse evoluir como estudante, acadêmico e principalmente como ser humano. Também quero incluir todos os funcionários que sempre dão o melhor para atender todos, vocês merecem o mundo! Agradeço também a todos os docentes nos quais pude me espelhar durante toda essa trajetória, em especial aos do departamento de ciência da computação, tenho um carinho especial por todos, mas gostaria de direcionar agradecimentos especiais ao Prof. Coelho, que além de ter orientado meu TCC da graduação, sempre esteve aberto a conversas e foi um dos melhores professores que tive a honra de ter aulas; ao Prof. Hirata, que durante a maior parte do tempo que estive no mestrado e doutorado, foi o coordenador do programa e sempre esteve disponível para quaisquer problemas que surgissem; e à Profª. Yoshiko, que mesmo sem saber foi uma das minhas maiores referências acadêmicas e foi super importante lá no começo da minha graduação, quando aquele jovem perdido interessado em ser monitor foi gentilmente recebido por ela para explicar como tudo funcionava. Talvez tenha sido apenas mais um dia comum para ela, para mim valeu o mundo.Claro, agradecimentos mais do que especiais ao meu orientador, Prof. Paulo Miranda, que me "adotou" como orientando em 2013 para o mestrado, e cá estamos terminando este ciclo. Não tenho como colocar em palavras o quanto foram importantes todo o apoio, conversas, viagens, aprendizado que tive a honra de compartilhar, a partir do fechamento deste ciclo, não serei mais seu orientando, mas espero poder ter a oportunidade de trabalhar contigo novamente no futuro.Por último, mas não menos importante, meu agradecimento à minha psicóloga, que desde 2017 tem sido parte essencial da minha vida, sem ela, a depressão da qual fui e ainda estou sendo vítima, teria me corroído muito antes, mas acabou me "pegando" de vez nesta reta final do doutorado, tendo dificultado muito o progresso final, sem o apoio dela, não sei como isso teria terminado. Cuidem da saúde mental de vocês, é muito importante! ResumoCaio de Moraes Braz. Segmentação de imagens baseada em grafos com modelos de forma e restrições de banda local: Segmentação com Restrição de Banda Local. Tese (Doutorado).

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