Riemannian Patch Assignment Gradient Flows

要約

このペーパーでは、グラフ上のメトリックデータラベルのパッチ割り当てフローを紹介します。
ラベリングは、ラベル全体のラベルとラベルの両方の割り当ての動的な相互作用を通じて、初期のローカルラベルを正規化することにより決定され、競合するラベル付きパッチの辞書によって完全にエンコードされ、パッチ割り当て変数によって媒介されます。
パッチ割り当ての最大の一貫性は、ラグランジアン作用の重要な点として、リーマニアの上昇フローの幾何学的数値統合によって達成されます。
実験は、ラベル割り当ての不確実性の定量化を含む、アプローチの特性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper introduces patch assignment flows for metric data labeling on graphs. Labelings are determined by regularizing initial local labelings through the dynamic interaction of both labels and label assignments across the graph, entirely encoded by a dictionary of competing labeled patches and mediated by patch assignment variables. Maximal consistency of patch assignments is achieved by geometric numerical integration of a Riemannian ascent flow, as critical point of a Lagrangian action functional. Experiments illustrate properties of the approach, including uncertainty quantification of label assignments.

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