이것은 Ubuntu Online, Fedora Online, Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MAC OS 온라인 에뮬레이터와 같은 여러 무료 온라인 워크스테이션 중 하나를 사용하여 OnWorks 무료 호스팅 제공업체에서 실행할 수 있는 mia-2dmyoica-full 명령입니다.
프로그램:
이름
mia-2dmyoica-full - 일련의 2D 이미지 등록을 실행합니다.
개요
mia-2dmyoica-전체 -i -o [옵션]
기술
mia-2dmyoica-전체 이 프로그램은 모션 보상의 2D 버전을 구현합니다.
Wollny G, Kellman P, Santos A, Ledesma-Carbayo MJ, "Automatic
를 이용하여 획득한 심근관류 데이터의 자유호흡 운동보상
독립 구성 요소 분석", 의료 이미지 분석, 2012,
DOI:10.1016/j.media.2012.02.004. 소프트웨어는 먼저 선형 등록을 실행한 다음
비선형 등록 또는 둘 중 하나만. 이 버전의 프로그램은 모든
동시 등록.
옵션
파일 IO
-i --in-file=(입력, 필수); 끈
입력 관류 데이터 세트
-o --out-file=(출력, 필수); 끈
출력 관류 데이터 세트
-r --등록된=
등록된 이미지의 파일 이름 기준입니다. 이미지 유형 및 번호 매기기 체계
입력 데이터 세트에 제공된 대로 입력 이미지에서 가져옵니다.
--save-cropped=(출력); 끈
자른 세트를 이 파일에 저장하면 이미지 파일은 이름의 어간을 사용합니다.
파일 이름 기준으로
--저장 기능=(출력); 끈
분할 특징 이미지 및 초기 ICA 혼합 매트릭스 저장
--save-refs=(출력); 끈
각 등록 패스에 대해 참조 이미지를 지정된 파일에 저장합니다.
이름 기반
--save-regs=(출력); 끈
각 등록 패스에 대해 중간 등록 이미지 저장
도움말 & 정보
-V --verbose=경고
자세한 출력, 주어진 수준 및 더 높은 우선 순위의 메시지를 인쇄합니다.
가장 낮은 수준에서 시작하여 지원되는 우선 순위는 다음과 같습니다.
정보 - 낮은 수준의 메시지
더듬다 ‐ 함수 호출 추적
실패 - 테스트 실패 보고
경고 - 경고
오류 - 오류 보고
디버그 - 디버그 출력
메시지 - 일반 메시지
치명적인 - 치명적인 오류만 보고
--저작권
인쇄 저작권 정보
-h --도움말
이 도움말 인쇄
-? --용법
짧은 도움말 인쇄
--번역
버전 번호를 출력하고 종료
ICA
-C --구성요소=0
ICA 구성 요소 0 = 자동 추정ICA 구성 요소 0 = 자동
견적
--정규화
정규화된 IC
--노-메인스트립
혼합 곡선에서 평균을 제거하지 마십시오.
-s --세그스케일=0
LV(0=분할 없음) 세그먼트 주변의 자르기 상자를 분할하고 크기를 조정하고
LV 주변의 자르기 상자 크기 조정(0=분할 없음)
-k --건너뛰기=0
시리즈 시작 부분에서 이미지를 건너뜁니다. 예를 들어 다른 이미지이기 때문에
형식은 시리즈 시작 부분에서 이미지를 건너뜁니다. 예를 들어
다른 양식이다
-m --max-ica-iter=400
ICA의 최대 반복 횟수ICA의 최대 반복 횟수
-E --segmethod=기능
세분화 방법
델타 피크 - Peak Enhancement 영상의 차이
풍모 - 특징 이미지
델타 기능 - 특징 이미지의 차이
-b --최소 호흡 빈도=-1
최소 평균 주파수 혼합 곡선은 다음에서 비롯된 것으로 간주되어야 합니다.
호흡. 건강한 휴식 호흡 속도는 분당 12입니다. 음수 값
테스트를 비활성화합니다. 값 0.0은 계열을 다음과 같이 식별합니다.
초기 호흡 참음으로 획득. 최소 평균 빈도 혼합 곡선은
호흡에서 비롯된 것으로 간주되어야 합니다. 건강한 휴식 호흡률은
분당 12개. 음수 값은 테스트를 비활성화합니다. 값 0.0은
초기 호흡 참음으로 획득한 것으로 식별되는 시리즈입니다.
처리
--스레드=-1
처리에 사용할 최대 스레드 수, 이 수는 더 낮아야 합니다.
또는 시스템의 논리적 프로세서 코어 수와 동일합니다. (-1:
자동 추정). 처리에 사용할 최대 스레드 수, 이
number는 논리적 프로세서 코어 수보다 작거나 같아야 합니다.
기계. (-1: 자동 추정).
등록
-L --linear-optimizer=gsl:opt=단순,단계=1.0
선형 등록을 최소화하기 위해 사용되는 옵티마이저 문자열 값
플러그인을 구성하는 데 사용됩니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:최소화기/단일 비용
--linear-transform=아핀
사용할 선형 변환 문자열 값은 구성에 사용됩니다.
플러그인. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:2dimage/transform을 참조하십시오.
-O --비선형 옵티마이저=gsl:opt=gd,step=0.1
비선형 등록에서 최소화에 사용되는 옵티마이저. 문자열
값은 플러그인을 구성하는 데 사용됩니다. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:최소화기/단일 비용
-a --시작-c-속도=16
척추에서 계수를 시작하고 --c-rate-divider로 나눕니다.
모든 pass.start 계수는 척추에서 다음으로 나뉩니다.
--c-rate-divider는 모든 패스에 적용됩니다.
--c-레이트-디바이더=2
각 패스에 대한 Cofficient 비율 분배기. 각 패스에 대한 Cofficient 비율 분배기.
-d --start-divcurl=10000
divcurl 가중치를 시작하고 모든 값으로 --divcurl-divider로 나눕니다.
pass.Start divcurl weight는 --divcurl-divider로 나누어집니다.
패스.
--divcurl-디바이더=2
각각의 새로운 패스로 Divcurl 가중치 스케일링. 각각으로 Divcurl 가중치 스케일링
새로운 패스.
-R --참조=-1
전역 참조는 모든 이미지를 정렬해야 합니다. 음수가 아닌 값으로 설정하면
값을 입력하면 이미지가 이 참조에 맞춰 정렬되고 출력이 잘립니다.
이미지 날짜가 원본 이미지에 삽입됩니다. 다음과 같은 경우 -1로 둡니다.
상관없어. 이 경우 모든 이미지는 의 평균 위치에 등록됩니다.
moveGlobal 참조 모든 이미지가 정렬되어야 합니다. 로 설정하면
음수가 아닌 값, 이미지는 이 참조에 맞춰 정렬되고
자른 출력 이미지 날짜가 원본 이미지에 삽입됩니다. 떠나다
신경 쓰지 않는다면 -1에서. 이 경우 등록된 모든 이미지는
움직임의 평균 위치
-w --imagecost=이미지:무게=1,비용=ssd
이미지 비용, src 및 ref 매개변수를 지정하지 마십시오.
프로그램. 문자열 값은 플러그인을 구성하는 데 사용됩니다. 을위한
지원되는 플러그인은 PLUGINS:2dimage/fullcost를 참조하십시오.
-l --mg-레벨=3
다중 해상도 수준다중 해상도 수준
-p --선형 패스=3
선형 등록 패스(0~비활성화)선형 등록 패스(0~
장애를 입히다)
-P --비선형 패스=3
비선형 등록 패스(0은 비활성화)비선형 등록 패스
(0은 비활성화)
플러그인 : 1d/스플라인BC
거울 경계를 미러링하는 스플라인 보간 경계 조건
(매개변수 없음)
반복 경계에서 값을 반복하는 스플라인 보간 경계 조건
(매개변수 없음)
제로 외부 값에 대해 XNUMX을 가정하는 스플라인 보간 경계 조건
(매개변수 없음)
플러그인 : 1d/스플라인커널
비스플라인 B-스플라인 커널 생성 , 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
d = 3; [0, 5]의 정수
스플라인 정도.
엄마 OMoms-spline 커널 생성, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
d = 3; [3, 3]의 정수
스플라인 정도.
플러그인 : 2d 이미지/비용
lncc 마스킹 지원을 통한 로컬 정규화 상호 상관, 지원되는 매개변수
위치 :
w = 5; 단위 [1, 256]
지역화된 십자가를 평가하는 데 사용되는 창의 절반 너비
상관.
엘에스디 최소 제곱 거리 측정
(매개변수 없음)
mi 스플라인 파젠 기반 상호 정보, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
절단 = 0; [0, 40]에 부동
제거할 높은 강도와 낮은 강도로 잘라낼 픽셀의 비율
이상치.
엠빈 = 64; 단위 [1, 256]
동영상에 사용된 히스토그램 빈의 수입니다.
커널 = [bspline:d=3]; 공장
동영상 파젠 힌스토그램용 스플라인 커널. 지원되는 플러그인의 경우
플러그인:1d/splinekernel 참조
빈 = 64; 단위 [1, 256]
참조 이미지에 사용된 히스토그램 빈의 수입니다.
커널 = [bspline:d=0]; 공장
참조 이미지 파젠 힌스토그램용 스플라인 커널. 지원되는 플러그-
플러그인: 1d/splinekernel 참조
NCC 정규화된 교차 상관.
(매개변수 없음)
ngf 이 함수는 정규화된 그래디언트를 기반으로 이미지 유사성을 평가합니다.
필드. 다양한 평가 커널을 사용할 수 있습니다. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
평가 = ds; 딕셔너리
플러그인 하위 유형. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
sq - 차이의 제곱
ds - 스케일된 차이의 제곱
점 - 스칼라 곱 커널
교차 - 크로스 프로덕트 커널
SSD 2D 이마가 비용: 차이 제곱의 합, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
자동 쓰레쉬 = 0; [0, 1000]에 부동
강도 값만 취하여 동영상의 자동 마스킹 사용
주어진 임계 값보다 큰 것을 고려하십시오.
표준 = 0; 부울
메트릭을 이미지 픽셀 수로 정규화해야 하는지 여부를 설정합니다.
ssd-자동 마스크
2D 이미지 비용: 제곱 차이의 합, 주어진 값을 기반으로 하는 자동 마스킹
임계값, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
rthresh = 0; 더블
참조 이미지의 임계 강도 값입니다.
타작하다 = 0; 더블
소스 이미지의 임계값 강도 값입니다.
플러그인 : 2d 이미지/전체 비용
영상 다중 해상도도 처리하는 일반화된 이미지 유사도 비용 함수
처리. 실제 유사성 측정은 추가 매개변수로 제공됩니다.,
지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
비용 = SSD; 공장
비용 함수 커널. 지원되는 플러그인은 PLUGINS:2dimage/cost를 참조하십시오.
디버그 = 0; 부울
디버깅을 위해 중간 결과를 저장합니다.
심판 =(입력, 문자열)
참조 이미지.
SRC =(입력, 문자열)
연구 이미지입니다.
무게 = 1; 뜨다
비용 함수의 가중치.
라벨 이미지
두 이미지의 레이블을 매핑하고 레이블을 처리하는 유사성 비용 함수
다중 해상도 처리를 유지하기 위해 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
디버그 = 0; [0, 1]의 정수
거리 변환을 3D 이미지로 씁니다.
최대 레이블 = 256; [2, 32000]의 정수
고려할 최대 레이블 수입니다.
심판 =(입력, 문자열)
참조 이미지.
SRC =(입력, 문자열)
연구 이미지입니다.
무게 = 1; 뜨다
비용 함수의 가중치.
가면 이미지
다중 처리도 처리하는 일반화된 마스크 이미지 유사성 비용 함수
해상도 처리. 제공된 마스크는 다음의 조밀하게 채워진 영역이어야 합니다.
그렇지 않으면 마스크 정보가 손실될 수 있기 때문에 다중 해상도 처리
이미지를 축소할 때. 참조 마스크와 변환된 마스크
연구 이미지는 바이너리 AND로 결합됩니다. 실제 유사도 측정값이 제공됩니다.
추가 매개변수. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
비용 = SSD; 공장
비용 함수 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2dimage/maskedcost
심판 =(입력, 문자열)
참조 이미지.
참조 마스크 =(입력, 문자열)
참조 이미지 마스크(바이너리).
SRC =(입력, 문자열)
연구 이미지입니다.
src-마스크 =(입력, 문자열)
스터디 이미지 마스크(바이너리).
무게 = 1; 뜨다
비용 함수의 가중치.
플러그인 : 2d 이미지/io
BMP BMP 2D 이미지 입출력 지원
인식되는 파일 확장자: .BMP, .bmp
지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 없는 8비트, 부호 없는 16비트
데이터 풀 내부 데이터 풀과의 가상 IO
인식되는 파일 확장자: .@
디컴 DICOM용 2D 이미지 io
인식되는 파일 확장자: .DCM, .dcm
지원되는 요소 유형:
부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트
exr OpenEXR 이미지용 2dimage io 플러그인
인식되는 파일 확장자: .EXR, .exr
지원되는 요소 유형:
부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트
JPG jpeg 그레이 스케일 이미지용 2dimage io 플러그인
인식되는 파일 확장자: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg
지원되는 요소 유형:
부호 없는 8비트
PNG png 이미지용 2dimage io 플러그인
인식되는 파일 확장자: .PNG, .png
지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 없는 8비트, 부호 없는 16비트
살갗이 벗어 진 RAW 2D 이미지 출력 지원
인식되는 파일 확장자: .RAW, .raw
지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트,
부호 있는 32비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64
비트
티파니 TIFF 2D 이미지 입출력 지원
인식되는 파일 확장자: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff
지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 없는 8비트, 부호 없는 16비트, 부호 없는 32비트
비스타 비스타 이미지용 2dimage io 플러그인
인식되는 파일 확장자: .V, .VISTA, .v, .vista
지원되는 요소 유형:
이진 데이터, 부호 있는 8비트, 부호 없는 8비트, 부호 있는 16비트, 부호 없는 16비트,
부호 있는 32비트, 부호 없는 32비트, 부동 소수점 32비트, 부동 소수점 64
비트
플러그인 : 2차원 이미지/마스크 비용
lncc 마스킹 지원을 통한 로컬 정규화 상호 상관, 지원되는 매개변수
위치 :
w = 5; 단위 [1, 256]
지역화된 십자가를 평가하는 데 사용되는 창의 절반 너비
상관.
mi 마스킹이 있는 스플라인 파젠 기반 상호 정보, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
절단 = 0; [0, 40]에 부동
제거할 높은 강도와 낮은 강도로 잘라낼 픽셀의 비율
이상치.
엠빈 = 64; 단위 [1, 256]
동영상에 사용된 히스토그램 빈의 수입니다.
커널 = [bspline:d=3]; 공장
동영상 파젠 힌스토그램용 스플라인 커널. 지원되는 플러그인의 경우
플러그인:1d/splinekernel 참조
빈 = 64; 단위 [1, 256]
참조 이미지에 사용된 히스토그램 빈의 수입니다.
커널 = [bspline:d=0]; 공장
참조 이미지 파젠 힌스토그램용 스플라인 커널. 지원되는 플러그-
플러그인: 1d/splinekernel 참조
NCC 마스킹 지원과의 정규화된 상호 상관.
(매개변수 없음)
SSD 마스킹을 사용한 차이 제곱의 합입니다.
(매개변수 없음)
플러그인 : 2D 이미지/변환
아핀 아핀 변환(XNUMX개의 자유도). 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc
이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
까다로운 강체 변환(즉, 회전 및 병진, XNUMX도
자유). 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc
이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
썩은 중심 = [[0,0]]; 2차원 벡터
상대 회전 중심, 즉 <0.5,0.5>는
지원 사각형.
회전 회전 변환(즉, 주어진 중심에 대한 회전, XNUMX도
자유). 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc
이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
썩은 중심 = [[0,0]]; 2차원 벡터
상대 회전 중심, 즉 <0.5,0.5>는
지원 사각형.
스플라인 B-스플라인 계수 세트로 설명할 수 있는 자유 형식 변환
및 기본 B-스플라인 커널. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
아니소레이트 = [[0,0]]; 2차원 벡터
픽셀 단위의 이방성 계수 비율, 양수가 아닌 값은
'요율' 값으로 덮어씁니다.
경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc
이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
커널 = [bspline:d=3]; 공장
변환 스플라인 커널.. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
형벌 = ; 공장
변신 페널티 기간. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2d변환/스플라인 페널티
율 = 10; 부동 소수점 [1, inf)
등방성 계수 비율(픽셀 단위).
번역 변환 전용(XNUMX개의 자유도), 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc
이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
vf 이 플러그인은 각각에 대한 번역을 정의하는 변환을 구현합니다.
변환 영역을 정의하는 그리드의 점, 지원됨
매개변수는 다음과 같습니다.
경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc
이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel
플러그인 : 2d변환/스플라인 페널티
디컬 변환에 대한 divcurl 패널티 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
컬 = 1; 부동 소수점 [0, inf)
컬에 대한 페널티 웨이트.
DIV = 1; 부동 소수점 [0, inf)
발산에 대한 페널티 가중치.
표준 = 0; 부울
이미지에 대해 패널티를 정규화해야 하는 경우 1로 설정합니다.
크기.
무게 = 1; 부동 소수점 (0, inf)
패널티 에너지의 무게.
플러그인 : 최소화/단일 비용
그다스 자동 단계 크기 수정이 있는 경사 하강. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
프톨러 = 0; 이중 [0, inf)
기준의 상대적 변화가 아래에 있으면 중지..
최대 단계 = 2; 더블 인 (0, inf)
최대 절대 단계 크기.
맥시터 = 200; 단위 [1, inf)
중지 기준: 최대 반복 횟수.
최소 단계 = 0.1; 더블 인 (0, inf)
최소 절대 단계 크기.
엑스톨라 = 0.01; 이중 [0, inf)
x에 적용된 변경 사항의 inf-norm이 이 값보다 낮으면 중지합니다.
gdsq XNUMX차 단계 추정을 사용한 경사하강법, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
프톨러 = 0; 이중 [0, inf)
기준의 상대적 변화가 아래에 있으면 중지..
그톨라 = 0; 이중 [0, inf)
그래디언트의 inf-norm이 이 값보다 낮으면 중지합니다.
맥시터 = 100; 단위 [1, inf)
중지 기준: 최대 반복 횟수.
규모 = 2; 더블 인 (1, inf)
대체 고정 단계 크기 조정.
단계 = 0.1; 더블 인 (0, inf)
초기 단계 크기.
엑스톨라 = 0; 이중 [0, inf)
x-update의 inf-norm이 이 값보다 낮으면 중지합니다.
GSL GNU 과학 라이브러리의 multimin 최적화 프로그램을 기반으로 하는 최적화 플러그인
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
분기 EPS = 0.01; 더블 인 (0, inf)
그래디언트 기반 옵티마이저: |grad| < eps, simplex: 중지할 때
심플렉스 크기 < ..
iter = 100; 단위 [1, inf)
최대 반복 횟수.
고르다 = 지디; 딕셔너리
사용할 특정 옵티마이저. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
bfgs - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 ‐ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann(가장 효율적인 버전)
cg-fr - Flecher-Reeves 켤레 기울기 알고리즘
gd - 경사하강법.
단순 - Nelder와 Mead의 Simplex 알고리즘
cg-pr ‐ Polak-Ribiere 켤레 기울기 알고리즘
단계 = 0.001; 더블 인 (0, inf)
초기 단계 크기.
톨 = 0.1; 더블 인 (0, inf)
일부 공차 매개 변수.
nlopt NLOPT 라이브러리를 사용한 최소화 알고리즘
옵티마이저는 '를 참조하십시오.http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms'에서 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.
프톨라 = 0; 이중 [0, inf)
정지 기준: 목표값의 절대 변화가 이하
이 값.
프톨러 = 0; 이중 [0, inf)
정지 기준: 목표값의 상대적 변화가 아래에 있음
이 값.
더 높은 = 정보; 더블
상위 경계(모든 매개변수에 대해 동일).
지역 선택 = 없음; 딕셔너리
메인에 필요할 수 있는 국소 최소화 알고리즘
최소화 알고리즘.. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
gn-orig-다이렉트-l - 사각형 나누기(원래 구현,
국부적으로 편향됨)
gn-직접-l-noscal ‐ 사각형 분할(크기가 조정되지 않음, 로컬 바이어스)
gn-isres - 스토캐스틱 랭킹 진화 전략 개선
ld-tnewton - 잘린 뉴턴
gn-direct-l-land ‐ 사각형 분할(로컬 편향, 무작위)
인뉴오아 ‐ 반복에 의한 미분 제약 없는 최적화
구성된 XNUMX차 근사
gn-direct-l-rand-noscale ‐ 분할 사각형(크기가 조정되지 않은 로컬
편향, 무작위)
gn-orig-다이렉트 ‐ 사각형 분할(원래 구현)
ld-tnewton-precond ‐ 선조건 절단된 뉴턴
ld-tnewton-다시 시작 ‐ 가장 가파른 내리막 재시동으로 절단된 Newton
GN 다이렉트 - 사각형 나누기
인넬더미드 ‐ Nelder-Mead 심플렉스 알고리즘
인-코빌라 ‐ 선형 근사에 의한 제약 최적화
gn-crs2-lm - 국소 돌연변이를 이용한 통제된 무작위 검색
ld-var2 - Shifted Limited-Memory Variable-Metric, Rank 2
ld-var1 - Shifted Limited-Memory Variable-Metric, Rank 1
ld-mma - 점근선 이동 방법
ld-lbfgs-nocedal - 없음
ld-lbfgs - 저저장 BFGS
gn-다이렉트-l ‐ 사각형 분할(로컬 편향)
없음 - 알고리즘을 지정하지 마십시오.
인보비카 ‐ 도함수가 없는 바운드 제약 최적화
ln-sbplx - Nelder-Mead의 Subplex 변형
인뉴오아 바운드 ‐ derivative-free bound-constrained Optimization
반복적으로 구성된 이차 근사
ln-실천 - 주축을 통한 Gradient-free Local Optimization
방법
gn-직접 노스칼 ‐ 사각형 나누기(크기 조정되지 않음)
ld-tnewton-precond-다시 시작 ‐ 다음을 포함하는 사전 조정된 절단된 뉴턴
가장 가파른 내리막 재시동
절감 = -inf; 더블
하한(모든 매개변수에 대해 동일).
맥시터 = 100; [1, inf)의 정수
중지 기준: 최대 반복 횟수.
고르다 = ld-lbfgs; 딕셔너리
주요 최소화 알고리즘. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
gn-orig-다이렉트-l - 사각형 나누기(원래 구현,
국부적으로 편향됨)
g-mlsl-lds - Multi-Level Single-Linkage (낮은 불일치 시퀀스,
로컬 그래디언트 기반 최적화 및 경계 필요)
gn-직접-l-noscal ‐ 사각형 분할(크기가 조정되지 않음, 로컬 바이어스)
gn-isres - 스토캐스틱 랭킹 진화 전략 개선
ld-tnewton - 잘린 뉴턴
gn-direct-l-land ‐ 사각형 분할(로컬 편향, 무작위)
인뉴오아 ‐ 반복에 의한 미분 제약 없는 최적화
구성된 XNUMX차 근사
gn-direct-l-rand-noscale ‐ 분할 사각형(크기가 조정되지 않은 로컬
편향, 무작위)
gn-orig-다이렉트 ‐ 사각형 분할(원래 구현)
ld-tnewton-precond ‐ 선조건 절단된 뉴턴
ld-tnewton-다시 시작 ‐ 가장 가파른 내리막 재시동으로 절단된 Newton
GN 다이렉트 - 사각형 나누기
aulag-eq - 등식 제약 조건이 있는 증강 라그랑주 알고리즘
만
인넬더미드 ‐ Nelder-Mead 심플렉스 알고리즘
인-코빌라 ‐ 선형 근사에 의한 제약 최적화
gn-crs2-lm - 국소 돌연변이를 이용한 통제된 무작위 검색
ld-var2 - Shifted Limited-Memory Variable-Metric, Rank 2
ld-var1 - Shifted Limited-Memory Variable-Metric, Rank 1
ld-mma - 점근선 이동 방법
ld-lbfgs-nocedal - 없음
g-mlsl ‐ Multi-Level Single-Linkage(로컬 최적화 및
범위)
ld-lbfgs - 저저장 BFGS
gn-다이렉트-l ‐ 사각형 분할(로컬 편향)
인보비카 ‐ 도함수가 없는 바운드 제약 최적화
ln-sbplx - Nelder-Mead의 Subplex 변형
인뉴오아 바운드 ‐ derivative-free bound-constrained Optimization
반복적으로 구성된 이차 근사
오글래그 - 증강 라그랑지안 알고리즘
ln-실천 - 주축을 통한 Gradient-free Local Optimization
방법
gn-직접 노스칼 ‐ 사각형 나누기(크기 조정되지 않음)
ld-tnewton-precond-다시 시작 ‐ 다음을 포함하는 사전 조정된 절단된 뉴턴
가장 가파른 내리막 재시동
ld-slsqp - 순차 최소제곱 이차 계획법
단계 = 0; 이중 [0, inf)
그라디언트 없는 방법의 초기 단계 크기입니다.
중지 = -inf; 더블
정지 기준: 기능 값이 이 값 아래로 떨어집니다.
엑스톨라 = 0; 이중 [0, inf)
중지 기준: 모든 x 값의 절대 변화가 이 미만입니다.
값.
엑스톨러 = 0; 이중 [0, inf)
중지 기준: 모든 x-값의 상대적 변화가 이 미만입니다.
값.
예
자동 ICA 추정을 사용하여 'segment.set'에 주어진 관류 시리즈를 등록합니다.
처음에 두 개의 이미지를 건너뛰고 그렇지 않으면 기본 매개변수를 사용합니다. 저장
결과는 'registered.set'입니다.
mia-2dmyoica-full -i 세그먼트.세트 -o 등록.세트 -k 2
저자
게르트 월니
저작권
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옵션 '--저작권'.
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