Abstrakt. Nya metoder för gräns- eller kantdetektering som bygger på Deep Convolutional Neural Networks (CNN) lider vanligtvis av problemet med att predikterade kanter är tjocka och behöver efterbehandling för att få skarpa gränser. Högt obalanserade kategorier av gräns-mot-bakgrund i utbildningsdata är en av huvudorsakerna till ovanstående problem. I detta arbete är syftet att få CNN att producera skarpa gränser utan efterbehandling. Vi inför en ny förlust för gränsdetektering, vilket är mycket effektivt för att klassificera obalanserade data och gör det möjligt för CNN att producera skarpa gränser. Dessutom föreslår vi ett slutnät som antar nedifrån-och-upp-arkitekturen för att ta itu med uppgiften. Det föreslagna nätverket utnyttjar effektivt hierarkiska funktioner och producerar pixel-accurate gränsmask, vilket är avgörande för att rekonstruera kantkartan. Våra experiment illustrerar att direkt göra skarpa förutsägelser inte bara främjar de visuella resultaten av CNNs, men också uppnå bättre resultat mot state-of-the-art på BSDS500 dataset (ODS F-score av.815) och NYU Djupdataset (ODS F-score av.762).
Deng m.fl. REF använder en nedifrån-och-upp-arkitektur för att förutsäga skarpa gränser.
Learning to predict crisp boundaries
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}