Cut Pursuit: fast algorithms to learn piecewise constant functions

Loic Landrieu; Guillaume Obozinski

Cut Pursuit: fast algorithms to learn piecewise constant functions

Loic Landrieu ^{1, 2, 3, 4} Guillaume Obozinski ^{1, 2, 3}

LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge, CSTB - Centre Scientifique et Technique du Bâtiment, ENPC - École des Ponts ParisTech

3 LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge

4 SIERRA - Statistical Machine Learning and Parsimony

DI-ENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique, Inria de Paris

Abstract : We propose working-set/greedy algorithms to efficiently find the solutions to convex optimization problems penalized respectively by the total variation and the Mumford Shah boundary size. Our algorithms exploit the piecewise constant structure of the level-sets of the solutions by recursively splitting them using graph cuts. We obtain significant speed up on images that can be approximated with few level-sets compared to state-of-the-art algorithms .

Keywords : optimization working-set greedy algorithm Mumford-Shah minimal partition

Type de document :

Communication dans un congrès

19th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2016) , May 2016, Cadix, Spain. 〈http://www.aistats.org/〉

Domaine :

Statistiques [stat] / Machine Learning [stat.ML]

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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01306786
Contributeur : Loic Landrieu <>
Soumis le : lundi 25 avril 2016 - 15:17:40
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 16:56:32
Document(s) archivé(s) le : mardi 15 novembre 2016 - 11:45:10

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