CRF做圖像語義分割的資源



From:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5309cefc01014nri.html

首先是code，以前找了很多，但發現比較好用的有： 

1. Matlab版的UGM：http://www.di.ens.fr/~mschmidt/Software/UGM.html，作者法國的，寫了很多實用的工具箱。

2. C++版的gco-v3.0：http://vision.csd.uwo.ca/code/，用于求解crf，作者Olga Veksler，專門研究Graph cut算法。

3. Oxford Brookes的ALE: http://cms.brookes.ac.uk/staff/PhilipTorr/ale.htm，作者Lubor Ladicky，寫了5年寫出來的一套程式，他在博士期間的所有工作幾乎在這套代碼裡了，純c++的，代碼寫得很規範，能學到不少c++程式設計的東西，沒用opencv，需要耐心仔細地結合論文看才能看懂。

4. ANU的Stephen Gould開發的c++庫Darwin：http://drwn.anu.edu.au/，能在windows下用，但更适合linux，工具箱裡的一些應用也包括了他博士時做的工作，仔細研究這個庫可以學到不少先進的東西。

另外，如果要研究高階的CRF，可以參見這三個人的首頁：

1. Pushmeet Kohli，這是個專家級的，2007年Oxford Brookes的Phd畢業，其間就研究這個，現在在MSRC：

http://research.microsoft.com/en-us/um/people/pkohli/

2. Lubor Ladicky，繼續了Kohli的工作，2011年Oxford Brookes的Phd畢業，現在Oxford，主要用CRF做場景了解：

http://www.robots.ox.ac.uk/~lubor/

3. Stephen Gould，2010年Stanford的Phd畢業，現在ANU，也用高階CRF做場景了解，還開發了一套工具箱（Darwin），比較适合在Linux下用。

http://users.cecs.anu.edu.au/~sgould/index.html

如果看了這3個人的Phd Thesis，基本上就對Higher Order CRF有比較清晰的認識了。

要是誰有興趣研究該方向，可以多多交流~ ~