論文の概要: Dilated filters for edge detection algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07395v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 12:52:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 22:44:53.953914
• Title: Dilated filters for edge detection algorithms
• Title（参考訳）: エッジ検出アルゴリズムのための拡張フィルタ
• Authors: Ciprian Orhei, Victor Bogdan, Cosmin Bonchis
• Abstract要約: 拡張畳み込みは機械学習に素晴らしい結果をもたらす。 ここでは,エッジ検出アルゴリズムで使用される標準フィルタの拡張について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Edges are a basic and fundamental feature in image processing, that are used directly or indirectly in huge amount of applications. Inspired by the expansion of image resolution and processing power dilated convolution techniques appeared. Dilated convolution have impressive results in machine learning, we discuss here the idea of dilating the standard filters which are used in edge detection algorithms. In this work we try to put together all our previous and current results by using instead of the classical convolution filters a dilated one. We compare the results of the edge detection algorithms using the proposed dilation filters with original filters or custom variants. Experimental results confirm our statement that dilation of filters have positive impact for edge detection algorithms form simple to rather complex algorithms.
• Abstract（参考訳）: エッジは画像処理の基本的な特徴であり、大量のアプリケーションで直接または間接的に使用される。 画像解像度の拡大と処理パワーの拡張による畳み込み技術が出現した。 拡張畳み込みは機械学習において顕著な結果をもたらすが、ここでは、エッジ検出アルゴリズムで使用される標準フィルタの拡張について論じる。 本研究では,従来の畳み込みフィルタを拡張したフィルタに代えて,従来の結果と現在の結果をすべてまとめる。 提案した拡張フィルタを用いて,エッジ検出アルゴリズムの結果を,元のフィルタやカスタム変種と比較する。 実験の結果,フィルタの拡張がエッジ検出アルゴリズムに有意な影響を与えることが明らかとなった。

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