Submodular decomposition framework for inference in associative Markov networks with global constraints

A. Osokin; D. Vetrov; Kolmogorov V.

doi:10.1109/CVPR.2011.5995361

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

Новости

27 октября 2026 г.

НИУ ВШЭ открывает прием заявок от подразделений на участие в Программе привлечения российских постдоков

Как привлечь новые компетенции в исследовательскую команду, дать импульс перспективному проекту и наладить сотрудничество с учеными из других организаций? Один из инструментов — Программа привлечения российских постдоков в НИУ ВШЭ. C 26 октября по 18 декабря 2026 года научные подразделения университета смогут подать заявки на привлечение постдоков к своим проектам или продление контрактов с действующими участниками программы.

27 октября 2026 г.

Российские ученые предложили универсальный метод декодирования линейных кодов

Исследователи из МИЭМ ВШЭ и Сколтеха разработали новый подход к декодированию используемых при передаче данных кодов. Их гибридный подход значительно сокращает затраты на вычисления и может быть реализован на электронных компонентах. Работа опубликована в журнале IEEE Transactions on Communications.

26 октября 2026 г.

РНФ поддержал 26 научных проектов НИУ ВШЭ

Российский научный фонд подвел итоги конкурса на получение грантов «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами». Победителями признаны более 850 проектов, в том числе 26 из Высшей школы экономики.

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Submodular decomposition framework for inference in associative Markov networks with global constraints

P. 1889–1896.

Осокин А. А., Ветров Д. П., Kolmogorov V.

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: markov random field Algorithms for Discrete Optimization graph cuts energy minimization

В книге

Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2011)

Colorado Springs: IEEE, 2011.

Optimal Two-Sided Embeddings of Complete Binary Trees in Rectangular Grids

Высоцкий Л. И., Ложкин С. А., Computational Mathematics and Modeling 2019 Vol. 30 No. 2 P. 115–128

Добавлено: 10 ноября 2020 г.

Large-Scale and Distributed Optimization

Giselsson P., Rantzer A., Springer, 2018.

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Marginal Weighted Maximum Log-likelihood for Efficient Learning of Perturb-and-Map models

Shpakova T., Bach F., Осокин А. А., , in: Proceedings of the international conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2018).: [б.и.], 2018. P. 1–11.

Добавлено: 29 октября 2018 г.

Tree-Serial Parametric Dynamic Programming With Flexible Prior Model For Image Denoising

Фам К. Т., Копылов А. В., Computer Optics 2018 P. 1–8

We consider here image denoising procedures, based on computationally effective tree-serial parametric dynamic programming procedures, different representations of an image lattice by the set of acyclic graphs and non-convex regularization of a new type which allows to flexibly set a priori preferences. Experimental results in image denoising, as well as comparison with related methods, are ...

Добавлено: 21 июля 2018 г.

A Principled Deep Random Field Model for Image Segmentation

Kohli P., Осокин А. А., Jegelka S., , in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2013).: Portland: IEEE, 2013. P. 1971–1978.

Добавлено: 19 октября 2017 г.

Minimizing sparse high-order energies by submodular vertex-cover

Delong A., Veksler O., Осокин А. А. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 26 (NIPS 2012).: Lake Tahoe: Curran Associates, Inc., 2012.

Добавлено: 18 октября 2017 г.

Fast Approximate Energy Minimization with Label Costs

Delong A., Осокин А. А., Isack H. и др., International Journal of Computer Vision 2012 Vol. 96 No. 1 P. 1–27

Добавлено: 18 октября 2017 г.

Fast approximate energy minimization with label costs

Delong A., Осокин А. А., Isack H. и др., , in: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2010).: San Francisco: IEEE, 2010. P. 2173–2180.

Добавлено: 18 октября 2017 г.

Image Processing Procedures Based on Multi-Quadratic Dynamic Programming

Pham Cong Thang, Informatica (Ljubljana) 2017 No. 41 P. 255–256

Добавлено: 3 октября 2017 г.

Learning a Model for Shape-Constrained Image Segmentation from Weakly Labeled Data.

Yangel B. K., Ветров Д. П., Lecture Notes in Computer Science 2013 Vol. 8081 P. 137–150

Добавлено: 12 июля 2014 г.