《表1 动态密集条件随机场方法与其他方法分割精度对比》

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《基于动态密集条件随机场增量推理计算的多类别视频分割》

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虽然相比起增量视频分割的准确性，本文更关注计算的成本，但是为了证明动态密集条件随机场和标准密集条件随机场具有相同的分割准确率，也给出了Cam Vid数据集的分割结果以及同其他几种视频分割方法的对比实验。表1给出了实验结果。其中，Texton Boost+dense CRF（或Texton Boost+dynamic dense CRF）表示基于Texton Boost的一元势能的密集条件随机场。Texton Boost表示只使用一元势能而不使用成对势能的Texton Boost方法[8]。Seg Net表示只使用一元势能没有成对势能的Seg Net方法。包含密集边的一元势能Seg Net的结果被显示在Seg Net+dynamic dense CRF。