Vi utvecklar en ny kantdetektionsalgoritm som tar upp två viktiga frågor i detta långvariga visionsproblem: (1) holistisk bildutbildning och förutsägelse; och (2) multi-scale och multi-level feature learning. Vår föreslagna metod, holistisk-nested edge detektion (HED), utför bild-till-bild förutsägelse med hjälp av en djupt lärande modell som utnyttjar fullt konvolutionella neurala nätverk och djupt övervakade nät. HED lär sig automatiskt rika hierarkiska representationer (ledda av djup övervakning på sidosvar) som är viktiga för att lösa den utmanande tvetydigheten i kant- och objektgränsdetektering. Vi avancerar avsevärt state-of-the-art på BSDS500 dataset (ODS F-score på 0,790) och NYU Djupdatasetet (ODS F-score på 0,746), och gör det med en förbättrad hastighet (0,4 s per bild) som är storleksordningar snabbare än vissa CNN-baserade edge detektionsalgoritmer utvecklade före HED. Vi observerar också uppmuntrande resultat på andra referensdata för gränsdetektering såsom Multicue och PASCAL-Context.
Holistiskt-nested edge detektor (HED) är utvecklad i REF genom att kombinera djup övervakning med fullt konvolutionella nätverk för att effektivt lära sig kanter och objektgränser.
Holistically-Nested Edge Detection
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}