上一篇条件随机场训练的源码详解中，有一个地方并没有介绍。就是训练结束后，会把待优化权重alpha等变量保存到文件中，也就是输出到指定的模型文件。在执行预测的时候会从模型文件读出相关的变量，这个过程其实就是数据序列化与反序列化，该过程跟条件随机场算法关系不大
语义图像分割旨在为图像中的每个像素生成分类标签，是视觉感知中的一个重要任务。卷积神经网络已在解决语义分割任务上取得了很好的效果 [23,6,7,40]。虽然深层神经网络在提取局部特征和利用小感受野进行良好预测方面效果显著，但它们缺乏利用全局上下文信息的能力
近日，百度研究院在发表的论文中提出了“神经条件随机场”的病理切片分析算法，并且在Github上开源了整套算法代码。该算法在公开数据集Camelyon16大赛测试集上，定位FROC分数为0.8096，超过专业病理医生水平以及由哈佛和麻省理工学院联合团队所保持
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