基于镜像注意力与比较排序匹配的语义线检测
计算机视觉与模式识别
2022-03-30 v1
摘要
本文提出一种检测语义线的新算法。我们开发了三个网络：带镜像注意力的检测网络（D-Net）以及比较排序与匹配网络（R-Net和M-Net）。D-Net通过利用丰富的上下文信息来提取语义线。为此，我们设计了镜像注意力模块。然后，通过对提取的语义线进行成对比较，我们迭代地选择最具语义性的线并移除与所选线重叠的冗余线。对于成对比较，我们在连体架构中开发了R-Net和M-Net。实验表明，所提算法显著优于传统的语义线检测器。此外，我们成功地将所提算法应用于检测两类重要的语义线：主导平行线与反射对称轴。我们的代码可在 https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-DRM 获取。
引用
@article{arxiv.2203.15285,
title = {Semantic Line Detection Using Mirror Attention and Comparative Ranking and Matching},
author = {Dongkwon Jin and Jun-Tae Lee and Chang-Su Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.15285},
year = {2022}
}
备注
Accepted to ECCV2020