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發(fā)布時(shí)間：2023-02-18 12:27:30 作者：學(xué)術(shù)小編 來(lái)源：m.derer.cn
本文所提出的整體嵌套邊緣檢測(cè) (HED)解決了兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題： (1)基于整體圖像的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，受完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，用于圖像到圖像的分類 (系統(tǒng)將圖像作為輸入，并直接產(chǎn)生邊緣圖圖像作為輸出)； (2)嵌套式多尺度特征學(xué)習(xí)，受deep supervision的網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)，執(zhí)行深層監(jiān)督以“指導(dǎo)”早期分類結(jié)果。 發(fā)現(xiàn)利用這些基礎(chǔ)技術(shù)的提取的有用特征在HED中表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率以及計(jì)算效率。
從圖1中HED和傳統(tǒng)Canny算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)的效果對(duì)比圖我們可以看到HED的效果要明顯優(yōu)于Canny算子的。 由于是HED是image-to-image的，所以該算法也很容易擴(kuò)展到例如語(yǔ)義分割的其它領(lǐng)域。 此外在OCR中的文字檢測(cè)中，文字區(qū)域往往具有比較強(qiáng)的邊緣特征，因此HED也可以擴(kuò)展到場(chǎng)景文字檢測(cè)中，著名的EAST [2]算法便得到了HED的啟發(fā)。
邊緣檢測(cè)是 圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基本問(wèn)題，邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。 圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。 這些包括 ①深度上的不連續(xù)、②… jie l... 發(fā)表于計(jì)算機(jī)視覺(jué)...
