Image Segmentation by Correlation CLustering流程解析

图像分割相关聚类使用的库：VLFeat的SLIC超像素，SVM训练代码结构。

2.1训练文件：

• superPixel.m - 初始超像素生成代码。

• construct_superPixelGraph.m - 从超像素构建成对超像素图。

• featureExtraction.m - 提取图中相邻超像素之间的成对特征。

• ground_truth_by_maximum_consesus.m - 由于BSD（伯克利数据）为每个图像提供了多个主题的真实分割，我们通过对图像的每个分割采取最大共识来形成单个真实图像。

• assign_label_to_edges.m - 使用ground truth，构造图的边被标记为+1或-1。

• train_classifier.m - 对于提取的特征和分配给边缘的标签，训练SVM。

• retrain_classifier.m - 用硬负样本重新训练。