論文の概要: Pixel-Wise Feature Selection for Perceptual Edge Detection without post-processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02534v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 13:28:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 16:36:51.476515
• Title: Pixel-Wise Feature Selection for Perceptual Edge Detection without post-processing
• Title（参考訳）: 後処理を伴わない知覚エッジ検出のための画素幅特徴選択
• Authors: Hao Shu,
• Abstract要約: 本稿では,既存EDモデルにシームレスに統合可能なディープネットワークのための新しい特徴選択パラダイムを提案する。 この追加構造を取り入れることで、従来のEDモデルの性能は後処理なしで大幅に向上し、同時に予測の知覚品質も向上する。
• 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: Although deep convolutional neutral networks (CNNs) have significantly enhanced performance in image edge detection (ED), current models remain highly dependent on post-processing techniques such as non-maximum suppression (NMS), and often fail to deliver satisfactory perceptual results, while the performance will deteriorate significantly if the allowed error toleration distance decreases. These limitations arise from the uniform fusion of features across all pixels, regardless of their specific characteristics, such as the distinction between textural and edge areas. If the features extracted by the ED models are selected more meticulously and encompass greater diversity, the resulting predictions are expected to be more accurate and perceptually meaningful. Motivated by this observation, this paper proposes a novel feature selection paradigm for deep networks that facilitates the differential selection of features and can be seamlessly integrated into existing ED models. By incorporating this additional structure, the performance of conventional ED models is substantially enhanced without post-processing, while simultaneously enhancing the perceptual quality of the predictions. Extensive experimental evaluations validate the effectiveness of the proposed model.
• Abstract（参考訳）: 深部畳み込みニュートラルネットワーク(CNN)は画像エッジ検出(ED)の性能を著しく向上させたが、現在のモデルは非最大抑圧(NMS)のような後処理技術に大きく依存しており、許容誤差許容距離が減少すれば性能は著しく低下する。 これらの制限は、テクスチャ領域とエッジ領域の区別など、特定の特徴にかかわらず、すべてのピクセルにわたる特徴の均一な融合から生じる。 EDモデルによって抽出された特徴がより慎重に選択され、より多様性を包含すると、その結果の予測はより正確で知覚的に有意義であることが期待される。 本稿では,特徴の微分選択を容易にし,既存のEDモデルにシームレスに統合可能な,深層ネットワークのための新しい特徴選択パラダイムを提案する。 この追加構造を取り入れることで、従来のEDモデルの性能は後処理なしで大幅に向上し、同時に予測の知覚品質も向上する。 大規模実験により,提案モデルの有効性が検証された。

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