在通过网络并在测试集上运行验证之后 ， 我们观察到性能指标略有增加 ， 显示Dice coefficient为0.9857 。 更重要的是 ， 那些被错误分类的“小岛”消失了：
文章插图
图6：CNN CRF-RNN Mask预测
现在你的解决方案离生产部署更近了一步！
总结综上所述 ， Tensorflow中还没有实现开箱即用的CRF-RNN层 。 然而 ， 感谢开源社区 ， 有一个自定义的实现 。 要做到这一点 ， 需要遵循以下步骤：

1. 使用cnn训练你的特征 。
2. 使特征无法训练 。
3. 插入自定义CRF-RNN层 。
4. 重新训练网络 。
5. 使用新模型进行推理 。

还有几个要点需要进一步改进该层 。 首先 ， 目前批量大小只有1的可能性 。 这是可以改进的 ， 但是需要对层进行一些重构 。 其次 ， 这个自定义方法不适用于Tensorflow Lite ， 因为这个操作符还没有在其中注册 。 也可以使用定制的内核 ， 但这需要Tensorflow核心Lite库中的一系列c++实现 。
英文原文：@ihor.shylo/improving-performance-of-image-segmentation-with-conditional-random-fields-crf-8b93f7db396c
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