FINED：用于边缘检测的快速推理网络
计算机视觉与模式识别
2020-12-16 v1
摘要
本文研究基于轻量级深度学习的边缘检测设计。深度学习技术显著提升了边缘检测精度。然而，典型的神经网络设计具有极高的模型复杂度，阻碍了其实际应用。相比之下，我们提出一种用于边缘检测的快速推理网络（FINED），这是一种专用于边缘检测的轻量级神经网络。通过为边缘检测目的仔细选取恰当组件，我们能在大幅降低复杂度的同时达到边缘检测的当前最优精度。提升推理速度的另一关键贡献是引入训练辅助概念。额外的子网络（训练辅助）用于训练但不用于推理，可进一步降低模型复杂度且保持同等精度水平。我们的实验表明，在约同等模型（参数）规模下，我们的系统优于所有当前边缘检测器。
引用
@article{arxiv.2012.08392,
title = {FINED: Fast Inference Network for Edge Detection},
author = {Jan Kristanto Wibisono and Hsueh-Ming Hang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.08392},
year = {2020}
}
备注
Submitted to ICME 2021