論文の概要: Msmsfnet: a multi-stream and multi-scale fusion net for edge detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04856v2
• Date: Wed, 20 Nov 2024 02:32:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:16:54.781757
• Title: Msmsfnet: a multi-stream and multi-scale fusion net for edge detection
• Title（参考訳）: エッジ検出のためのマルチストリーム・マルチスケール融合ネットMsmsfnet
• Authors: Chenguang Liu, Chisheng Wang, Feifei Dong, Xiayang Xiao, Xin Su, Chuanhua Zhu, Dejin Zhang, Qingquan Li,
• Abstract要約: エッジ検出は、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。 最近のディープラーニングベースのアルゴリズムは、公開データセットで最先端のパフォーマンスを実現する。 しかし、それらのパフォーマンスは、ImageNetデータセット上のバックボーンネットワークのトレーニング済みの重みに大きく依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1932429715357165
• License:
• Abstract: Edge detection is a long-standing problem in computer vision. Recent deep learning based algorithms achieve state-of-the-art performance in publicly available datasets. Despite their efficiency, their performance, however, relies heavily on the pre-trained weights of the backbone network on the ImageNet dataset. This significantly limits the design space of deep learning based edge detectors. Whenever we want to devise a new model, we have to train this new model on the ImageNet dataset first, and then fine-tune the model using the edge detection datasets. The comparison would be unfair otherwise. However, it is usually not feasible for many researchers to train a model on the ImageNet dataset due to the limited computation resources. Besides, if these methods need to be trained to detect edges in a different kind of data, Synthetic Aperture Radar (SAR) images for instance, the pre-trained weights on the ImageNet dataset are unlikely to improve the edge detection accuracy due to the strong differences in the statistics between optical and SAR images. In the meantime, no dataset for SAR image processing matches the size of the ImageNet dataset. In this work, we study the performance achievable by existing methods in publicly available datasets when they are trained from scratch, and devise a new network architecture, the multi-stream and multi-scale fusion net (msmsfnet), for edge detection. We show in our experiments that by training all models from scratch to ensure the fairness of comparison, our model outperforms state-of-the-art deep learning based edge detectors in three publicly available datasets. The efficiency of our model is further demonstrated by the experiments for edge detection in SAR images, which serves as an important evidence showing the meaningfulness of this work as no useful pre-trained weight is available for edge detection in SAR images.
• Abstract（参考訳）: エッジ検出は、コンピュータビジョンにおける長年の問題である。 最近のディープラーニングベースのアルゴリズムは、公開データセットで最先端のパフォーマンスを実現する。 しかし、その効率にもかかわらず、パフォーマンスはImageNetデータセット上のバックボーンネットワークのトレーニング済みの重みに大きく依存している。 これはディープラーニングベースのエッジ検出器の設計空間を著しく制限する。 新しいモデルを考案したいときは、まずImageNetデータセットでこの新しいモデルをトレーニングし、それからエッジ検出データセットを使用してモデルを微調整する必要があります。 この比較は、さもなくば不公平だろう。 しかし、多くの研究者が限られた計算資源のためにImageNetデータセットでモデルをトレーニングすることは不可能である。 さらに、異なる種類のデータ、例えばSAR(Synthetic Aperture Radar)画像のエッジを検出するためにこれらの手法を訓練する必要がある場合、ImageNetデータセットの事前トレーニングされた重み付けは、光学画像とSAR画像の統計に強い違いがあるため、エッジ検出精度を改善することは不可能である。 一方、SAR画像処理のためのデータセットは、ImageNetデータセットのサイズと一致しない。 本研究では,ゼロからトレーニングを行った場合,既存の手法で実現可能な性能について検討し,エッジ検出のための新しいネットワークアーキテクチャ,マルチストリームおよびマルチスケールフュージョンネット(msmsfnet)を考案する。 実験では、すべてのモデルをスクラッチからトレーニングすることで、比較の公正性を確保することで、我々のモデルは、最先端のディープラーニングベースのエッジ検出器を3つの公開データセットで上回ります。 本モデルの有効性は,SAR画像におけるエッジ検出実験によりさらに実証され,SAR画像におけるエッジ検出に有用な事前学習重量が存在しないことを示す重要な証拠となっている。

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