密集极限 Inception 网络：面向鲁棒的边缘检测 CNN 模型
计算机视觉与模式识别
2020-02-05 v2 机器学习
摘要
本文提出一种基于深度学习的边缘检测器，其灵感来自 HED（整体嵌套边缘检测）与 Xception 网络。所提方法生成细薄的边缘图，对人眼而言合理可信；它可用于任何边缘检测任务，无需事先训练或微调过程。作为第二项贡献，生成了一个带有精细标注边缘的大型数据集。该数据集已用于训练所提方法以及作为对比的最先进算法。在不同基准上进行了定量与定性评估，在考虑 ODS 和 OIS 的 F 度量时，所提方法展现出改进。
引用
@article{arxiv.1909.01955,
title = {Dense Extreme Inception Network: Towards a Robust CNN Model for Edge Detection},
author = {Xavier Soria and Edgar Riba and Angel D. Sappa},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.01955},
year = {2020}
}
备注
WACV2020 Paper