Datadrivna metoder för kantdetektering har visat sig vara effektiva och uppnå toppresultat på moderna riktmärken. Alla aktuella datadrivna kantdetektorer kräver dock manuell övervakning för utbildning i form av handmärkta regionsegment eller objektgränser. Specifikt, mänskliga annoterare markerar semantiskt meningsfulla kanter som senare används för träning. Är denna form av stark övervakning på hög nivå verkligen nödvändig för att lära sig att exakt upptäcka kanter? I detta arbete presenterar vi en enkel men effektiv metod för att träna kantdetektorer utan mänsklig övervakning. För detta ändamål använder vi rörelse, och mer specifikt, den enda inmatningen till vår metod är bullriga semi-dense matcher mellan ramar. Vi börjar med endast en rudimentär kunskap om kanter (i form av bildgradienter), och växlar mellan att förbättra rörelseuppskattning och kantdetektering i tur och ordning. Med hjälp av en stor corpus av videodata, visar vi att kantdetektorer utbildade med vårt oövervakade schema närmar sig prestandan av samma metoder tränade med full övervakning (inom 3-5%). Slutligen visar vi att när vi använder ett djupt nätverk för kantdetektorn ger vårt tillvägagångssätt en ny förutbildningsplan för objektdetektering.
Nyligen föreslår REF att man utbildar kantdetektorer med hjälp av rörelsegränser som erhållits från en stor corpus av videodata i stället för mänsklig övervakning.
Unsupervised Learning of Edges
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}