論文の概要: Learning to utilize gradient information for crisp edge detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05779v1
- Date: Sun, 9 Jun 2024 13:25:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 18:07:23.192901
- Title: Learning to utilize gradient information for crisp edge detection
- Title（参考訳）: 勾配情報を利用したクロップエッジ検出の学習
- Authors: Changsong Liu, Wei Zhang, Yanyan Liu, Yuming Li, Wenlin Li, Yimeng Fan, Liang Zhang,
- Abstract要約: エッジ検出はコンピュータビジョンの基本課題であり、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の開発において大きな進歩を遂げた。
本研究では,この問題を効果的に解決する手法を提案する。
提案手法は,軽量な事前学習バックボーン,マルチスケールコンテキスト拡張モジュール集約勾配情報(MCGI),境界補正モジュール(BCM),境界修正モジュール(BRM)から構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.782690873064723
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Edge detection is a fundamental task in computer vision and it has made great progress under the development of deep convolutional neural networks (DCNNs), some of them have achieved a beyond human-level performance. However, recent top-performing edge detection methods tend to generate thick and blurred edge lines. In this work, we propose an effective method to solve this problem. Our approach consists of a lightweight pre-trained backbone, multi-scale contextual enhancement module aggregating gradient information (MCGI), boundary correction module (BCM), and boundary refinement module (BRM). In addition to this, we construct a novel hybrid loss function based on the Tversky index for solving the issue of imbalanced pixel distribution. We test our method on three standard benchmarks and the experiment results illustrate that our method improves the visual effect of edge maps and achieves a top performance among several state-of-the-art methods on the BSDS500 dataset (ODS F-score in standard evaluation is 0.829, in crispness evaluation is 0.720), NYUD-V2 dataset (ODS F-score in standard evaluation is 0.768, in crispness evaluation is \textbf{0.546}), and BIPED dataset (ODS F-score in standard evaluation is 0.903).
- Abstract（参考訳）: エッジ検出はコンピュータビジョンの基本課題であり、ディープ畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)の開発の下で大きな進歩を遂げた。
しかし,近年のエッジ検出手法では,厚くぼやけたエッジ線を生成する傾向にある。
本研究では,この問題を効果的に解決する手法を提案する。
提案手法は,軽量な事前学習バックボーン,マルチスケールコンテキスト拡張モジュール集約勾配情報(MCGI),境界補正モジュール(BCM),境界修正モジュール(BRM)から構成される。
さらに,不均衡な画素分布の問題を解くために,Tversky指数に基づく新たなハイブリッド損失関数を構築した。
提案手法を3つの標準ベンチマークで検証した結果,提案手法はエッジマップの視覚的効果を改善し,BSDS500データセット(標準評価ではODS Fスコア0.720),NYUD-V2データセット(標準評価ではODS Fスコア0.768),BIPEDデータセット(標準評価ではODS Fスコア0.903)上での最先端性能を実現することが示された。
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