Hed邊緣檢測論文 什么是整體嵌套邊緣檢測(HED)？

發布時間：2023-02-18 12:27:30 作者：學術小編 來源：www.jyydt.com.cn

什么是整體嵌套邊緣檢測(HED)？

本文所提出的整體嵌套邊緣檢測 (HED)解決了兩個關鍵問題： (1)基于整體圖像的訓練和預測，受完全卷積神經網絡的啟發，用于圖像到圖像的分類 (系統將圖像作為輸入，并直接產生邊緣圖圖像作為輸出)； (2)嵌套式多尺度特征學習，受deep supervision的網絡啟發，執行深層監督以“指導”早期分類結果。 發現利用這些基礎技術的提取的有用特征在HED中表現出較高的準確率以及計算效率。

如何對比HED和傳統canny算法進行邊緣檢測效果？

從圖1中HED和傳統Canny算法進行邊緣檢測的效果對比圖我們可以看到HED的效果要明顯優于Canny算子的。 由于是HED是image-to-image的，所以該算法也很容易擴展到例如語義分割的其它領域。 此外在OCR中的文字檢測中，文字區域往往具有比較強的邊緣特征，因此HED也可以擴展到場景文字檢測中，著名的EAST [2]算法便得到了HED的啟發。

什么是邊緣檢測？

邊緣檢測是 圖像處理和計算機視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點。 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、②… jie l... 發表于計算機視覺...

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