Abstrakt. Vi presenterar Convolutional Oriented Boundaries (COB), som producerar flerskaliga orienterade konturer och regionhierarkier från och med den allmänna bildklassificeringen Convolutional Neural Networks (CNN). COB är beräkningseffektivt, eftersom det kräver ett enda CNN framåtpass för konturdetektering och det använder en ny gles gräns representation för hierarkisk segmentering; det ger ett betydande steg i prestanda över state-of-the-art, och det generaliserar mycket väl till osynliga kategorier och datauppsättningar. Särskilt visar vi att lära sig att uppskatta inte bara konturstyrka utan också orientering ger mer exakta resultat. Vi utför omfattande experiment på BSDS, PASCAL Context, PASCAL Segmentation och MS-COCO, som visar att COB tillhandahåller toppmoderna konturer, regionhierarkier och objektförslag i alla datauppsättningar.
På senare tid använder Convolutional Oriented Boundaries REF ett CNN för att generera de flerskaliga orienterade konturerna.
Convolutional Oriented Boundaries
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}