論文の概要: More precise edge detections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19992v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 13:24:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-30 13:46:37.870657
• Title: More precise edge detections
• Title（参考訳）: より精密なエッジ検出
• Authors: Hao Shu, Guo-Ping Qiu,
• Abstract要約: エッジ検出 (ED) はコンピュータビジョンの基本的なタスクである。 現在のモデルは相変わらず不満足な精度に悩まされている。 より正確な予測のためのモデルアーキテクチャはまだ調査が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.889182854034752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image Edge detection (ED) is a base task in computer vision. While the performance of the ED algorithm has been improved greatly by introducing CNN-based models, current models still suffer from unsatisfactory precision rates especially when only a low error toleration distance is allowed. Therefore, model architecture for more precise predictions still needs an investigation. On the other hand, the unavoidable noise training data provided by humans would lead to unsatisfactory model predictions even when inputs are edge maps themselves, which also needs improvement. In this paper, more precise ED models are presented with cascaded skipping density blocks (CSDB). Our models obtain state-of-the-art(SOTA) predictions in several datasets, especially in average precision rate (AP), which is confirmed by extensive experiments. Moreover, our models do not include down-sample operations, demonstrating those widely believed operations are not necessary. Also, a novel modification on data augmentation for training is employed, which allows noiseless data to be employed in model training and thus improves the performance of models predicting on edge maps themselves.
• Abstract（参考訳）: Image Edge Detection (ED) はコンピュータビジョンの基本的なタスクである。 EDアルゴリズムの性能はCNNモデルの導入によって大幅に改善されているが、現在のモデルでは特に低誤差許容距離しか許容されない場合、不満足な精度で悩まされている。 したがって、より正確な予測のためのモデルアーキテクチャは依然として調査が必要である。 一方、人間によって提供される避けられない騒音訓練データは、入力がエッジマップ自身であっても満足のいくモデル予測につながり、改善も必要となる。 本稿では,より精密なEDモデルにカスケードスキップ密度ブロック(CSDB)を提案する。 我々のモデルはいくつかのデータセット、特に実験により確認された平均精度(AP)において、最先端(SOTA)予測を得る。 さらに、我々のモデルはダウンサンプル操作を含まないので、広く信じられている操作は不要であることを示す。 また、モデルトレーニングにノイズのないデータを用いることで、エッジマップ自体で予測されるモデルの性能を向上させることができる。

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