Efficiently solving convex relaxations for MAP estimation
<p>The problem of obtaining the maximum <em>a posteriori</em> (MAP) estimate of a discrete random field is of fundamental importance in many areas of Computer Science. In this work, we build on the tree reweighted message passing (TRW) framework of (Kolmogorov, 20...
Автори: | Kumar, MP, Torr, PHS |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
Association for Computing Machinery
2008
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
An analysis of convex relaxations for MAP estimation
за авторством: Kumar, MP, та інші
Опубліковано: (2008) -
Analyzing convex relaxations for map estimation
за авторством: Kumar, MP, та інші
Опубліковано: (2011) -
An analysis of convex relaxations for MAP estimation of discrete MRFs
за авторством: Pawan Kumar, M, та інші
Опубліковано: (2009) -
Solving Markov random fields using second order cone programming relaxations
за авторством: Kumar, MP, та інші
Опубліковано: (2006) -
Improved moves for truncated convex models
за авторством: Kumar, MP, та інші
Опубліковано: (2009)