論文の概要: Dense Extreme Inception Network for Edge Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02250v1
- Date: Sat, 4 Dec 2021 05:38:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-07 15:02:01.449012
- Title: Dense Extreme Inception Network for Edge Detection
- Title（参考訳）: エッジ検出のための高密度極端インセプションネットワーク
- Authors: Xavier Soria Poma, Angel Sappa, Patricio Humanante, Arash Arbarinia
- Abstract要約: エッジ検出は多くのコンピュータビジョンアプリケーションの基礎となっている。
公開されているデータセットのほとんどは、エッジ検出タスクのためにキュレーションされていない。
エッジの新しいデータセットを提示する。
エッジ検出のためのDense Extreme Inception Network (DexiNed) と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Edge detection is the basis of many computer vision applications. State of
the art predominantly relies on deep learning with two decisive factors:
dataset content and network's architecture. Most of the publicly available
datasets are not curated for edge detection tasks. Here, we offer a solution to
this constraint. First, we argue that edges, contours and boundaries, despite
their overlaps, are three distinct visual features requiring separate benchmark
datasets. To this end, we present a new dataset of edges. Second, we propose a
novel architecture, termed Dense Extreme Inception Network for Edge Detection
(DexiNed), that can be trained from scratch without any pre-trained weights.
DexiNed outperforms other algorithms in the presented dataset. It also
generalizes well to other datasets without any fine-tuning. The higher quality
of DexiNed is also perceptually evident thanks to the sharper and finer edges
it outputs.
- Abstract（参考訳）: エッジ検出は、多くのコンピュータビジョンアプリケーションの基礎である。
State of the Artは主にディープラーニングに依存しており、コンテンツデータセットとネットワークアーキテクチャの2つの決定的な要素がある。
公開されているデータセットのほとんどは、エッジ検出タスクのためにキュレーションされていない。
ここでは、この制約に対する解決策を提供する。
まず、エッジ、輪郭、バウンダリは、重複しているにもかかわらず、別々のベンチマークデータセットを必要とする3つの視覚的特徴であると主張する。
この目的のために,新たなエッジデータセットを提案する。
第2に,事前学習された重みを伴わずにスクラッチからトレーニング可能な,エッジ検出のための高密度極端インセプションネットワーク(dexined)と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。
DexiNedは、提示されたデータセットで他のアルゴリズムより優れている。
また、微調整なしで他のデータセットにうまく一般化する。
DexiNedのより高い品質は、出力するよりシャープで細いエッジのおかげで、知覚的に明らかである。
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