論文の概要: Cycle Pixel Difference Network for Crisp Edge Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04272v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 15:02:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:26.767021
• Title: Cycle Pixel Difference Network for Crisp Edge Detection
• Title（参考訳）: Crispエッジ検出のためのCycle Pixel差分ネットワーク
• Authors: Changsong Liu, Wei Zhang, Yanyan Liu, Mingyang Li, Wenlin Li, Yimeng Fan, Xiangnan Bai, 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る。 近年の深層学習手法は,1)大規模事前学習重量への依存,2)太いエッジの生成という2つの重大な課題に直面している。 CPD-Netと呼ばれるU字型エンコーダデコーダモデルを構築し、これら2つの問題に同時に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.625034156501778
• License:
• Abstract: Edge detection, as a fundamental task in computer vision, has garnered increasing attention. The advent of deep learning has significantly advanced this field. However, recent deep learning-based methods generally face two significant issues: 1) reliance on large-scale pre-trained weights, and 2) generation of thick edges. We construct a U-shape encoder-decoder model named CPD-Net that successfully addresses these two issues simultaneously. In response to issue 1), we propose a novel cycle pixel difference convolution (CPDC), which effectively integrates edge prior knowledge with modern convolution operations, consequently successfully eliminating the dependence on large-scale pre-trained weights. As for issue 2), we construct a multi-scale information enhancement module (MSEM) and a dual residual connection-based (DRC) decoder to enhance the edge location ability of the model, thereby generating crisp and clean contour maps. Comprehensive experiments conducted on four standard benchmarks demonstrate that our method achieves competitive performance on the BSDS500 dataset (ODS=0.813 and AC=0.352), NYUD-V2 (ODS=0.760 and AC=0.223), BIPED dataset (ODS=0.898 and AC=0.426), and CID (ODS=0.59). Our approach provides a novel perspective for addressing these challenges in edge detection.
• 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、注目を集めている。 ディープラーニングの出現はこの分野を大きく前進させた。 しかし、最近のディープラーニングベースの手法は、一般的に2つの重大な問題に直面している。 1)大規模事前訓練重量への依存、及び 2)太い縁の発生。 CPD-Netと呼ばれるU字型エンコーダデコーダモデルを構築し、これら2つの問題に同時に対処する。 第1号に対応して, エッジ事前知識と現代の畳み込み操作を効果的に統合し, 大規模事前学習重みへの依存を解消する新しいサイクル画素差分畳み込み(CPDC)を提案する。 第2号では,マルチスケール情報拡張モジュール(MSEM)とデュアル残差接続ベース(DRC)デコーダを構築し,モデルのエッジ位置を向上し,鮮明でクリーンな輪郭マップを生成する。 提案手法はBSDS500データセット(ODS=0.813とAC=0.352)、NYUD-V2(ODS=0.760とAC=0.223)、BIPEDデータセット(ODS=0.898とAC=0.426)、CID(ODS=0.59)の総合的な実験を行った。 我々のアプローチは、エッジ検出におけるこれらの課題に対処するための新しい視点を提供する。

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