論文の概要: Defective Edge Detection Using Cascaded Ensemble Canny Operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14868v3
• Date: Fri, 20 Dec 2024 06:55:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:20:31.257296
• Title: Defective Edge Detection Using Cascaded Ensemble Canny Operator
• Title（参考訳）: Cascaded Ensemble Canny Operator を用いた欠陥エッジ検出
• Authors: Anjali Nambiyar Rajkumar Kannan,
• Abstract要約: エッジ検出はコンピュータビジョンにおいて最も難しい課題の1つだ。 バックボーンとアテンションモジュールの組み合わせを用いたアンサンブル学習に基づく手法は、従来の手法よりも優れていた。 本研究では,Cascaded Ensemble Canny演算子を用いてこれらの問題を解き,対象のエッジを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Edge detection has been one of the most difficult challenges in computer vision because of the difficulty in identifying the borders and edges from the real-world images including objects of varying kinds and sizes. Methods based on ensemble learning, which use a combination of backbones and attention modules, outperformed more conventional approaches, such as Sobel and Canny edge detection. Nevertheless, these algorithms are still challenged when faced with complicated scene photos. In addition, the identified edges utilizing the current methods are not refined and often include incorrect edges. In this work, we used a Cascaded Ensemble Canny operator to solve these problems and detect the object edges. The most difficult Fresh and Rotten and Berkeley datasets are used to test the suggested approach in Python. In terms of performance metrics and output picture quality, the acquired results outperform the specified edge detection networks
• Abstract（参考訳）: エッジ検出は、さまざまな種類や大きさのオブジェクトを含む現実世界の画像との境界とエッジを識別することが困難であるため、コンピュータビジョンにおいて最も難しい課題の1つである。 アンサンブル学習に基づく手法は、バックボーンとアテンションモジュールを組み合わせており、ソベルやカニーエッジ検出といった従来の手法よりも優れていた。 それでも、複雑なシーン写真に直面すると、これらのアルゴリズムは依然として挑戦される。 さらに、現在の手法を用いた識別されたエッジは洗練されず、しばしば誤ったエッジを含む。 本研究では,Cascaded Ensemble Canny演算子を用いてこれらの問題を解き,対象のエッジを検出する。 最も難しいFreshとRottenとBerkeleyのデータセットは、Pythonで提案されたアプローチをテストするために使用される。 性能指標と出力画像品質の面では、取得した結果が特定エッジ検出ネットワークより優れている。

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