项目简介
superpixel-benchmark 项目是一个用于评估当前最先进的超像素算法的大规模比较工具。项目的核心是对28种超像素算法在5个数据集上进行全面评估。项目的研究结果首次发表在《计算机视觉与图像理解》杂志2018年期刊上。
超像素概念
对于数字图像处理而言，像素只是离散化的结果，且大量像素的数据量使很多算法在计算上变得不可行。超像素的引入改变了这一现状。超像素将颜色及其他低级属性相似的像素进行分组，这不仅减少了数据的计算复杂度，还更自然地表征了图像的内容。
项目内容
项目的代码仓库不仅包含算法的实现，还包含对算法的视觉质量、性能、运行时、实现细节及稳健性的评估方法和工具。为了保证评估的公正性，所有参数均在单独的训练集上进行了优化。此外，为了使超像素算法的评估不受生成超像素数量的影响，项目引入了边界召回率（Boundary Recall）、过分割误差（Undersegmentation Error）和解释变化（Explained Variation）等常用指标的综合评价方法。
算法评估
项目对以下算法进行了评估，绝大多数算法的实现代码也包含在此项目中：
- CCS
- CIS
- CRS
- CW
- DASP
- EAMS
- ERS
- FH
- MSS
- PB
- preSLIC
- reSEEDS
- SEAW
- SEEDS
- SLIC
- TP
- TPS
- vlSLIC
- W
- WP
- PF
- LSC
- RW
- QS
- NC
- VCCS
- POISE
- VC
- ETPS
- ERGC
每种算法的优劣都通过不同的指标进行比较，并根据不同的数据集展示了算法的平均排名情况。
提交方式
为了使基准更加丰富，我们鼓励开发者将他们的算法实现公开并整合到此基准中。项目团队乐 于协助整合工作并更新项目页面的评估结果。详细信息可参见项目文档。
许可协议
superpixel-benchmark 项目的源码及其相关文档被允许在非商业的科学研究、教育及艺术项目中使用。用户可以自由拷贝、修改、发布和分发此软件，前提是不用于商业目的。软件是“按现状”提供的，不含任何形式的保证，使用者需自行承担使用风险。
最后，在使用此软件进行研究时，应适当引用相关论文以示尊重。
该项目不仅是一个强大的超像素算法比较工具，也为图像处理领域的研究工作者和开发者提供了一个宝贵的资源，帮助他们分析和开发更高效的图像处理算法。
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