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基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用
被引量：
3
1
作者
陈甦欣
晏文彬
吕华鑫
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第7期920-924,共5页
文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集...
文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。
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关键词
图像分割
基于区域的水平集方法
活动轮廓模型
nesterov
加速梯度(
nag
)算法
热重启学习率
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题名
基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用
被引量：
3
1
作者
陈甦欣
晏文彬
吕华鑫
机构
合肥工业大学机械工程学院
出处
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022年第7期920-924,共5页
基金
国家产业技术基础公共服务平台资助项目(20190089921)。
文摘
文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。
关键词
图像分割
基于区域的水平集方法
活动轮廓模型
nesterov
加速梯度(
nag
)算法
热重启学习率
Keywords
image segmentation
region based level set method
active contour model
nesterov
accelerated
gradient
(
nag
)
algorithm
hot restart learning rate
分类号
TP391413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用
陈甦欣
晏文彬
吕华鑫
《合肥工业大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2022
3
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