CRF++ o CRFSuite

Estoy empezando a trabajar con crf++ y crfsuite (ambos usan un formato de archivo muy similar). Quiero hacer cosas relacionadas con imágenes (segmentación, reconocimiento de actividades, etc). Mi principal problema es cómo construir el archivo de entrenamiento. ¿Alguien ha trabajado con crf e imágenes? ¿Alguien me explica o da algún archivo para aprender? Gracias por adelantado.

preguntado el 30 de junio de 12 a las 23:06

5 Respuestas

CRFsuite es más rápido que CRF++ y puede manejar una gran cantidad de datos de entrenamiento. Probé los dos. Funcionan perfectamente con una cantidad razonable de datos, pero cuando mi conjunto de datos aumentó a más de 100,000 XNUMX oraciones, CRF++ no logró manejarlo y de repente dejó de funcionar. Mira el siguiente enlace
CRFsuite - Prueba comparativa de CRF hay una comparación entre muchos software CRF en algunos criterios

Respondido 29 Jul 13, 17:07

Usé CRF++ antes y funcionó muy bien. Pero mi campo es el procesamiento del lenguaje natural y uso CRF++ para el reconocimiento de entidades nombradas o el etiquetado de POS. CRF++ es fácil de instalar en Linux pero tiene algunos problemas menores al compilar en Windows. Simplemente puede seguir su documento para el formato de datos de entrenamiento: cada fila representa una muestra de datos y cada columna representa un tipo de característica.

O bien, también puede considerar Mallet, que tiene un componente CRF.

Respondido el 19 de diciembre de 12 a las 15:12

Probablemente debería comenzar con la biblioteca DGM (https://github.com/Project-10/DGM), que es la mejor opción para aquellos que nunca antes trabajaron con CRF. Incluye una serie de proyectos de demostración listos para usar, que clasificarán/segmentarán sus imágenes desde el primer momento. tambien esta bien documentado.

respondido 05 nov., 18:18

Me acabo de encontrar con este para Windows: http://crfsharp.codeplex.com/

Respondido 05 Feb 13, 13:02

tal vez también quiera probar el componente CRF en el paquete Mallet.

respondido 11 mar '13, 14:03

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