Vi presenterar Convolutional Oriented Boundaries (COB), som producerar flerskaliga orienterade konturer och regionhierarkier från och med den allmänna bildklassificeringen Convolutional Neural Networks (CNN). COB är beräkningseffektivt, eftersom det kräver ett enda CNN framåtpass för flerskalig konturdetektering och använder en ny gles gräns representation för hierarkisk segmentering; det ger ett betydande steg i prestanda över state-of-the-art, och det generaliserar mycket väl till osynliga kategorier och datauppsättningar. Särskilt visar vi att lära sig att uppskatta inte bara konturstyrka utan också orientering ger mer exakta resultat. Vi utför omfattande experiment för lågnivåapplikationer på BSDS, PASCAL Context, PASCAL Segmentation och NYUD för att utvärdera gränsdetekteringsprestanda, vilket visar att COB tillhandahåller toppmoderna konturer och regionhierarkier i alla datauppsättningar. Vi utvärderar också COB på hög nivå uppgifter när det kombineras med flera rörledningar för objektförslag, semantiska konturer, semantisk segmentering och objektdetektering på MS-COCO, SBD och PASCAL; visar att COB också förbättrar resultaten för alla uppgifter.
Maninis m.fl. I Ref föreslogs de konvolutionsorienterade gränserna (COB) som visade de senaste resultaten i fråga om kantdetektering.
Convolutional Oriented Boundaries: From Image Segmentation to High-Level Tasks
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}