【发布时间】：2015-12-19 09:45:28
【问题描述】：
考虑着色问题。
我有一组无序图（图像）的训练集，它们具有不同数量的顶点和边（颜色区域和它们之间的邻接）。
固定数量的特征与每个顶点（颜色、面积等）和每条边（公共边界的长度、颜色对比度等）相关联。
对于输入图（要着色的图像），经过训练的模型应该为输入图的每个顶点（颜色区域）指定颜色。
经典回归算法（svm、决策树等）将固定大小的向量作为输入并返回固定大小的向量。
是否有一个模型可以自然地处理不同数量的顶点/边？
有没有一种方法可以调整固定结构模型（MRF、因子图等）来处理这种特殊情况？
【问题讨论】：
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第一张图片来自«Probabilistic Color-by-Numbers: Suggesting Pattern Colorizations Using Factor Graphs»，作者展示了用于自动着色二维图案的概率因子图模型。不幸的是，他们的方法受到调色板固定大小的限制。
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这里可能跑题了，因为它更多的是关于（数学）建模而不是编程。
标签： r graph machine-learning regression supervised-learning