Kantdetektering är en kritisk komponent i många visionssystem, inklusive objektdetektorer och algoritmer för bildsegmentering. Plåster av kanter uppvisar välkända former av lokal struktur, såsom raka linjer eller T-korsningar. I detta papper drar vi nytta av strukturen som finns i lokala bildlappar för att lära oss både en exakt och beräkningseffektiv kantdetektor. Vi formulerar problemet med att förutsäga lokala kantmasker i en strukturerad inlärningsram som tillämpas på slumpmässiga beslutsskogar. Vårt nya sätt att lära sig beslutsträd kartlägger noggrant de strukturerade etiketterna till ett diskret utrymme där standardinformationsvinster kan utvärderas. Resultatet är en metod som ger realtidsprestanda som är storleksordningar snabbare än många konkurrerande state-of-the-art metoder, samtidigt som man uppnår state-of-the-art edge detektion resultat på BSDS500 Segmentation dataset och NYU Deph dataset. Slutligen visar vi potentialen i vårt tillvägagångssätt som en generell kantdetektor genom att visa våra lärda kantmodeller generalisera väl över dataset.
Slutligen formulerade struktur edge (SE) metod som föreslagits av Dollár och Zitnick REF problemet med att förutsäga lokala kant masker i en strukturerad inlärningsram tillämpas på slumpmässiga beslut skogar.
Fast Edge Detection Using Structured Forests
{'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']}