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Cut Pursuit: Fast algorithms to learn piecewise constant functions on general weighted graphs / Loïc Landrieu in SIAM Journal on Imaging Sciences, vol 10 n° 4 (November 2017)
[article]
Titre : Cut Pursuit: Fast algorithms to learn piecewise constant functions on general weighted graphs Type de document : Article/Communication Auteurs : Loïc Landrieu , Auteur ; Guillaume Obozinski, Auteur Année de publication : 2017 Projets : 2-Pas d'info accessible - article non ouvert / Article en page(s) : pp 1724 - 1766 Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image
[Termes IGN] algorithme Cut Pursuit
[Termes IGN] graphe
[Termes IGN] pondérationRésumé : (auteur) We propose working set/greedy algorithms to efficiently solve problems penalized, respectively, by the total variation on a general weighted graph and its $\ell_0$ counterpart the total level-set boundary size when the piecewise constant solutions have a small number of distinct level sets; this is typically the case when the total level-set boundary size is small, which is encouraged by these two forms of penalization. Our algorithms exploit this structure by recursively splitting the level sets of a piecewise constant candidate solution using graph cuts. We obtain significant speedups over state-of-the-art algorithms for images that are well approximated with few level sets. Numéro de notice : A2017-891 Affiliation des auteurs : LASTIG MATIS+Ext (2012-2019) Thématique : IMAGERIE/MATHEMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1137/17M1113436 Date de publication en ligne : 10/10/2017 En ligne : https://doi.org/10.1137/17M1113436 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91884
in SIAM Journal on Imaging Sciences > vol 10 n° 4 (November 2017) . - pp 1724 - 1766[article]