Co-segmentation non-supervisée d'images utilisant les distances de Sinkhorn

Julien Rabin 1, * Nicolas Papadakis 2
* Auteur correspondant
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Résumé : Nous proposons une formulation convexe et robuste du problème de co-segmentation non supervisée de paire d'images. Ce modèle définit l'adéquation statistique des régions segmentées dans le cadre du transport optimal, en mesurant le coût de transport entre les histogrammes de descripteurs (ici la couleur). Afin de réduire la complexité de mise en oeuvre de ce modèle, les coûts de transport optimaux sont approchés par les distances de Sinkhorn, qui sont formulées comme la régularisation entropique du transport optimal. Un algorithme itératif exploitant la formulation primale-duale du problème est utilisé pour résoudre le problème de manière efficace et exacte.
Type de document :
Communication dans un congrès
Colloque GRETSI 2015, Sep 2015, Lyon, France. 2015, Actes du Colloque GRETSI 2015
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Contributeur : Julien Rabin <>
Soumis le : jeudi 17 septembre 2015 - 13:11:53
Dernière modification le : mercredi 23 septembre 2015 - 01:04:04
Document(s) archivé(s) le : mardi 29 décembre 2015 - 07:44:43

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Julien Rabin, Nicolas Papadakis. Co-segmentation non-supervisée d'images utilisant les distances de Sinkhorn. Colloque GRETSI 2015, Sep 2015, Lyon, France. 2015, Actes du Colloque GRETSI 2015. <hal-01200862>

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