論文の概要: Boosting Edge Detection with Pixel-wise Feature Selection: The Extractor-Selector Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02534v2
• Date: Fri, 23 May 2025 08:38:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 15:51:02.728107
• Title: Boosting Edge Detection with Pixel-wise Feature Selection: The Extractor-Selector Paradigm
• Title（参考訳）: 画素ワイズ特徴選択によるエッジ検出の高速化:エクストラクタセレクタパラダイム
• Authors: Hao Shu,
• Abstract要約: 本稿では,より適応的で正確な融合を実現するために,画素ワイドな特徴選択を導入した新しいフレームワークであるExtractor-Selector(E-S)パラダイムを提案する。 全ての画素に同じ畳み込みカーネルを適用する従来の画像レベルでの融合とは異なり、本手法は各画素における関連する特徴を動的に選択する。 E-Sフレームワークはアーキテクチャの変更なしに既存のEDモデルとシームレスに統合することができ、大幅なパフォーマンス向上を提供します。
• 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: Deep learning has significantly advanced image edge detection (ED), primarily through improved feature extraction. However, most existing ED models apply uniform feature fusion across all pixels, ignoring critical differences between regions such as edges and textures. To address this limitation, we propose the Extractor-Selector (E-S) paradigm, a novel framework that introduces pixel-wise feature selection for more adaptive and precise fusion. Unlike conventional image-level fusion that applies the same convolutional kernel to all pixels, our approach dynamically selects relevant features at each pixel, enabling more refined edge predictions. The E-S framework can be seamlessly integrated with existing ED models without architectural changes, delivering substantial performance gains. It can also be combined with enhanced feature extractors for further accuracy improvements. Extensive experiments across multiple benchmarks confirm that our method consistently outperforms baseline ED models. For instance, on the BIPED2 dataset, the proposed framework can achieve over 7$\%$ improvements in ODS and OIS, and 22$\%$ improvements in AP, demonstrating its effectiveness and superiority.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は画像のエッジ検出(ED)を大幅に進歩させ、主に特徴抽出を改善した。 しかし、既存のEDモデルは、エッジやテクスチャのような領域間の重要な違いを無視して、すべてのピクセルに均一な特徴融合を適用している。 この制限に対処するため,より適応的で正確な融合を実現するために,画素ワイドな特徴選択を導入した新しいフレームワークであるExtractor-Selector(E-S)パラダイムを提案する。 すべての画素に同じ畳み込みカーネルを適用する従来の画像レベルでの融合とは異なり、我々の手法は各画素で関連する特徴を動的に選択し、より洗練されたエッジ予測を可能にする。 E-Sフレームワークはアーキテクチャの変更なしに既存のEDモデルとシームレスに統合することができ、大幅なパフォーマンス向上を提供します。 改良された特徴抽出器と組み合わせることで、さらなる精度の向上が期待できる。 複数のベンチマークにわたる大規模な実験により,本手法がベースラインEDモデルより一貫して優れていることが確認された。 例えば、BIPED2データセットでは、提案されたフレームワークは、ODSとOISの7$\%$改善、APの22$\%$改善を達成でき、その有効性と優位性を示している。

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