論文の概要: More precise edge detections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19992v2
• Date: Wed, 2 Oct 2024 10:24:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:16:02.172905
• Title: More precise edge detections
• Title（参考訳）: より精密なエッジ検出
• Authors: Hao Shu,
• 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）: 0.0
• 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 a solution. 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), over a high-standard benchmark, which is confirmed by extensive experiments. Also, a novel modification on data augmentation for training is employed, which allows noiseless data to be employed in model training for the first time, and thus further improves the model performance. The relative Python codes can be found on https://github.com/Hao-B-Shu/SDPED.
• 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ノイズトレーニングデータは、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。 提案モデルでは,複数のデータセット,特に平均精度(AP)におけるSOTA(State-of-the-art(SOTA)予測を高標準ベンチマークを用いて取得し,広範囲な実験により検証した。 また、モデルトレーニングにおいて、初めてノイズのないデータを使用できるような、トレーニング用データ拡張の新しい修正が採用され、モデル性能がさらに向上する。 相対的なPythonコードはhttps://github.com/Hao-B-Shu/SDPEDで見ることができる。

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