Abstrakt. Robust detektering av objektskelett kräver att utforska rika representativa visuella funktioner och effektiva fusionsstrategier. I detta dokument återbesöker vi först genomförandet av HED, vars grundläggande princip kan beskrivas på ett idealiskt sätt med en linjär återuppbyggnadsmodell. Hinderade av detta formaliserar vi ett Linjärt Span-ramverk och föreslår Linjärt Span-nätverk (LSN) som introducerar Linjära Span-enheter (LSU) för att minimera återuppbyggnadsfelet. LSN använder ytterligare subrymd linjär spännvidd förutom funktionen linjär spännvidd för att öka oberoendet av konvolutionella funktioner och effektiviteten av funktionsintegration, vilket ökar förmågan att montera komplexa mark-sanning. Som ett resultat, LSN kan effektivt undertrycka de belamrade bakgrunder och rekonstruera objektskelett. Experimentella resultat validerar de senaste resultaten av det föreslagna LSN.
Liu m.fl. I REF föreslås ett linjärt spännnät (LSN) som använder linjära spännenheter för att öka oberoendet för konvolutionella funktioner och effektiviteten i funktionsintegrationen.
Linear Span Network for Object Skeleton Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}