論文の概要: EDCSSM: Edge Detection with Convolutional State Space Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01609v1
- Date: Tue, 3 Sep 2024 05:13:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 02:53:07.836235
- Title: EDCSSM: Edge Detection with Convolutional State Space Model
- Title（参考訳）: EDCSSM:畳み込み状態空間モデルによるエッジ検出
- Authors: Qinghui Hong, Haoyou Jiang, Pingdan Xiao, Sichun Du, Tao Li,
- Abstract要約: 画像のエッジ検出は、コンピュータグラフィックスにおける多くの複雑なタスクの基礎となっている。
多層畳み込みとプールアーキテクチャによる特徴損失のため、学習ベースのエッジ検出モデルは、しばしば厚いエッジを生成する。
本稿では,上記の問題に効果的に対処するエッジ検出アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.649463841174485
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Edge detection in images is the foundation of many complex tasks in computer graphics. Due to the feature loss caused by multi-layer convolution and pooling architectures, learning-based edge detection models often produce thick edges and struggle to detect the edges of small objects in images. Inspired by state space models, this paper presents an edge detection algorithm which effectively addresses the aforementioned issues. The presented algorithm obtains state space variables of the image from dual-input channels with minimal down-sampling processes and utilizes these state variables for real-time learning and memorization of image text. Additionally, to achieve precise edges while filtering out false edges, a post-processing algorithm called wind erosion has been designed to handle the binary edge map. To further enhance the processing speed of the algorithm, we have designed parallel computing circuits for the most computationally intensive parts of presented algorithm, significantly improving computational speed and efficiency. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm achieves precise thin edge localization and exhibits noise suppression capabilities across various types of images. With the parallel computing circuits, the algorithm to achieve processing speeds exceeds 30 FPS on 5K images.
- Abstract（参考訳）: 画像のエッジ検出は、コンピュータグラフィックスにおける多くの複雑なタスクの基礎となっている。
多層畳み込みとプールアーキテクチャによる特徴損失のため、学習ベースのエッジ検出モデルは、しばしば厚みのあるエッジを生成し、画像内の小さなオブジェクトのエッジを検出するのに苦労する。
本稿では,状態空間モデルに着想を得て,上記の問題に効果的に対処するエッジ検出アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは、最小のダウンサンプリングプロセスでデュアルインプットチャネルから画像の状態空間変数を取得し、これらの状態変数をリアルタイム学習と画像テキストの記憶に利用する。
さらに、偽エッジをフィルタリングしながら正確なエッジを達成するために、二項エッジマップを扱うために、風浸食と呼ばれる後処理アルゴリズムが設計された。
提案アルゴリズムの処理速度をさらに向上するため,提案アルゴリズムの最も計算集約的な部分に対して並列計算回路を設計し,計算速度と効率を大幅に向上させた。
実験結果から,提案アルゴリズムは細いエッジの局所化を正確に達成し,様々な種類の画像に対してノイズ抑圧機能を示すことがわかった。
並列計算回路では、処理速度を達成するアルゴリズムは5K画像上で30FPSを超える。
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