論文の概要: Enhancing Edge Detection by Texture Handling Architecture and Noiseless Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19992v4
• Date: Sat, 05 Apr 2025 02:17:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 17:33:44.409768
• Title: Enhancing Edge Detection by Texture Handling Architecture and Noiseless Training Data
• Title（参考訳）: テクスチャハンドリング構造とノイズレストレーニングデータによるエッジ検出の強化
• Authors: Hao Shu,
• Abstract要約: 画像エッジ検出(ED)はコンピュータビジョンの基本課題である。 本稿では,CSDB(Cascaded Skipping Density Blocks)を取り入れた新しいEDモデルを提案する。 第2に、トレーニング中のノイズレスアノテーションの統合を可能にする新しいデータ拡張戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Image edge detection (ED) is a fundamental task in computer vision. While convolution-based models have significantly advanced ED performance, achieving high precision under strict error tolerance constraints remains challenging. Furthermore, the reliance on noisy, human-annotated training data limits model performance, even when the inputs are edge maps themselves. In this paper, we address these challenges in two key aspects. First, we propose a novel ED model incorporating Cascaded Skipping Density Blocks (CSDB) to enhance precision and robustness. Our model achieves state-of-the-art (SOTA) performance across multiple datasets, with substantial improvements in average precision (AP), as demonstrated by extensive experiments. Second, we introduce a novel data augmentation strategy that enables the integration of noiseless annotations during training, improving model performance, particularly when processing edge maps directly. Our findings contribute to a more precise ED architecture and the first method for integrating noiseless training data into ED tasks, offering potential directions for improving ED models. Codes can be found on https://github.com/Hao-B-Shu/SDPED.
• Abstract（参考訳）: 画像エッジ検出(ED)はコンピュータビジョンの基本課題である。 畳み込みモデルではED性能が大幅に向上するが、厳密なエラー耐性制約の下で高い精度を達成することは依然として困難である。 さらに,入力がエッジマップ自身であっても,ノイズの多い人手によるトレーニングデータに依存することにより,モデルの性能が制限される。 本稿では、これらの課題を2つの重要な側面で解決する。 まず,カスケード型スキッピング密度ブロック(CSDB)を用いた新しいEDモデルを提案し,精度とロバスト性を向上する。 実験により得られた平均精度(AP)を大幅に改善し,複数のデータセットにまたがってSOTA(State-of-the-art)性能を実現する。 第二に、トレーニング中のノイズレスアノテーションの統合を可能にする新しいデータ拡張戦略を導入し、特にエッジマップを直接処理する際のモデル性能を改善した。 本研究は、より正確なEDアーキテクチャと、ノイズレストレーニングデータをEDタスクに統合する最初の方法に寄与し、EDモデルを改善するための潜在的方向を提供する。 コードはhttps://github.com/Hao-B-Shu/SDPEDで見ることができる。

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