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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04856v3
• Date: Mon, 12 May 2025 08:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 14:13:11.976624
• 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、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重量に大きく依存する。 我々は、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)を考案した。 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、我々のモデルは3つの公開データセットで最先端のエッジ検出器より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1932429715357165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Edge detection is a long-standing problem in computer vision. Despite the efficiency of existing algorithms, their performance, however, rely heavily on the pre-trained weights of the backbone network on the ImageNet dataset. The use of pre-trained weights in previous methods significantly increases the difficulty to design new models for edge detection without relying on existing well-trained ImageNet models, as pre-training the model on the ImageNet dataset is expensive and becomes compulsory to ensure the fairness of comparison. Besides, the pre-training and fine-tuning strategy is not always useful and sometimes even inaccessible. For instance, the pre-trained weights on the ImageNet dataset are unlikely to be helpful for edge detection in Synthetic Aperture Radar (SAR) images due to strong differences in the statistics between optical images and SAR images. Moreover, no dataset has comparable size to the ImageNet dataset for SAR image processing. In this work, we study the performance achievable by state-of-the-art deep learning based edge detectors 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, our model outperforms state-of-the-art edge detectors in three publicly available datasets. We also demonstrate the efficiency of our model for edge detection in SAR images, where no useful pre-trained weight is available. Finally, We show that our model is able to achieve competitive performance on the BSDS500 dataset when the pre-trained weights are used.
• 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。 しかし、既存のアルゴリズムの効率にもかかわらず、その性能は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重量に大きく依存している。 従来手法における事前学習重量の使用は,ImageNetデータセットでの事前学習が高価であり,比較の公正性を確保するために強制的になるため,既存のよく訓練されたImageNetモデルに頼ることなく,エッジ検出のための新しいモデルを設計する難しさを著しく高める。 さらに、事前訓練と微調整の戦略は必ずしも有用ではなく、時にはアクセスできないこともある。 例えば、ImageNetデータセットのトレーニング済み重量は、光学画像とSAR画像の統計に強い違いがあるため、合成開口レーダ(SAR)画像のエッジ検出に役立ちそうにない。 さらに、SAR画像処理用のImageNetデータセットに匹敵するサイズを持つデータセットは存在しない。 本研究では,最先端の深層学習に基づくエッジ検出装置をスクラッチからトレーニングした際の公開データセット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)を考案した。 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、3つの公開データセットで最先端のエッジ検出器よりも優れています。 また,SAR画像におけるエッジ検出のためのモデルの有効性を示す。 最後に,トレーニング済み重みを用いた場合のBSDS500データセット上での競合性能を示す。

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