International Conference on Image Processing (ICIP), Sep 2015
Quebec city, Canada
Laurent CABARET, Lionel LACASSAGNE, Daniel ETIEMBLE
Texte intégral
Cet article présente la version parallèle du LSL et la compare avec les versions parallélisées de ses compétiteurs. Un benchmark montre que le LSL parallèle est en moyenne 1.8x plus rapide que le meilleur des compétiteurs pour l'étiquetage d'image aléatoires. Ce rapport atteint 3.2x pour les images structurées. De plus nous montrons que du fait de sa conception fondée sur le traitement des segments et non des pixels, le LSL est par nature plus efficace que tous les algorithmes «pixel».