CRF在分割、定位、对象检测、序列标注等领域的应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在现代计算机视觉、图像处理等领域，传统基于人工神经网络（ANN）的方法已经无法取得很好的效果，所以出现了很多改进的方法，如深度学习方法（CNN、RNN），最大熵模型（ME），条件随机场（CRF），还有其它的神经网络结构，如密集连接网络（DenseNet）。这些方法通过对数据的学习，得到特征表示并进行预测或分类，有效地提高了模型的性能。而条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）是一种用于对变量之间的关系建模的概率图模型，它能同时处理状态空间和观察序列。它利用图模型的正则化特性和局部性质来对观察序列进行建模，形成一个带有全局参数的概率模型。
本文将通过以下几个方面对CRF在图像分割、定位、对象检测、序列标注等不同领域的应用进行详细阐述：

1. 分割与语义分割
2. 定位与目标检测
3. 序列标注
4. 其它应用

2.基本概念术语说明

1. 概念

1.1 随机场 (Random Field)

“随机场”是统计物理学中的一个术语，用来描述由随机变量构成的联合分布，且每个随机变量都受到其他一些随机变量影响。简而言之，就是一个函数 f