看动画秒懂「随机森林漫步」算法！
随机森林漫步算法把随机森林（Random Forest）的判别能力与随机漫步（Random Walker）的拓扑平滑机制巧妙耦合，常用于医学影像与复杂场景的精细分割。
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算法先让随机森林在像素或超像素级学习多维纹理、颜色等特征，为每个节点输出前景/背景或多类别的概率图；
随后把这些概率视作图节点的先验标签权重，令随机漫步在图上求解拉普拉斯方程，计算每个未标记节点的到各类种子节点的首次到达概率，并据此完成分割。
随机森林负责提供强判别性，随机漫步则在保持边界连续性的同时抑制噪声，二者互补使结果既精准又平滑。
该方法参数少、对少量标注鲁棒，可扩展到多类别和三维体数据，已应用于肺叶、脑肿瘤等医学分割与工业缺陷检测等任务。
随机森林漫步算法将随机森林的判别力与随机游走的拓扑平滑相结合，已在四大领域落地：
[*]①医学影像CT/MRI肺结节、脑肿瘤等精细分割；
[*]②遥感地表覆被与林火边界提取；
[*]③钢板、焊缝等工业缺陷的交互式标注与检测；
**** Hidden Message *****
它对少量弱标注鲁棒，参数少、迁移快，可作为 CNN/Transformer 前后处理模块，提升边缘一致性与精度。 这个好！ 哇喔！！！又在鱼C学到宝藏知识啦！ 哇喔！！！又在鱼C学到宝藏知识啦！ 哇喔！！！又在鱼C学到宝藏知识啦！
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