I detta dokument föreslår vi en exakt edge detektor med hjälp av rikare konvolutionella funktioner (RCF). Eftersom objekt i naturliga bilder har olika skalor och proportioner aspekt, att lära sig de rika hierarkiska representationer är mycket avgörande för kantdetektion. CNN har visat sig vara effektiva för denna uppgift. Dessutom blir de konvolutionella dragen i CNN gradvis grövre med ökningen av de mottagliga fälten. Enligt dessa observationer försöker vi anta rikare konvolutionella drag i en sådan utmanande vision uppgift. Det föreslagna nätverket utnyttjar till fullo information på flera nivåer om objekt för att utföra förutsägelsen från bild till bild genom att kombinera alla meningsfulla konvolutionella funktioner på ett holistiskt sätt. Med hjälp av VGG16-nätverket uppnår vi toppmodern prestanda på flera tillgängliga datauppsättningar. Vid utvärdering på den välkända BSDS500-riktmärket uppnår vi ODS F-mått på 0,811 samtidigt som vi behåller en snabb hastighet (8 FPS). Dessutom uppnår vår snabba version av RCF ODS F-mått på 0,806 med 30 FPS.
Inspirerad av HED-nätverket föreslogs RCF 2017 och uppnådde toppmodern prestanda på flera tillgängliga datauppsättningar REF.
Richer Convolutional Features for Edge Detection
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}