Nya arbeten har visat att utnyttjande av flerskaliga representationer djupt inlärda via konvolutionella neurala nätverk (CNN) är av enorm betydelse för exakt konturdetektering. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att förutsäga konturer som främjar teknikens utveckling i två grundläggande aspekter, dvs. Multi-scale funktionsgenerering och fusion. Annorlunda jämfört med tidigare verk som direkt beaktar flerskaliga funktionskartor som erhållits från de inre skikten i en primär CNN-arkitektur, introducerar vi en hierarkisk djupmodell som producerar mer rika och kompletterande representationer. Dessutom föreslås de nya villkorliga slumpmässiga fälten (AG-CRF) för att förfina och på ett robust sätt sammansmälta de representationer som man lärt sig i olika skalor. Experimenten omfattade två allmänt tillgängliga datauppsättningar (BSDS500 och NYUDv2) som visar effektiviteten hos den latenta AG-CRF-modellen och den övergripande hierarkiska ramen.
Xu och al. REF introducerar en hierarkisk djup modell för att extrahera flerskaliga funktioner och ett avgränsat villkorligt slumpmässigt fält för att sammanfoga dem.
Learning Deep Structured Multi-Scale Features using Attention-Gated CRFs for Contour Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}