論文の概要: POEv2: a flexible and robust framework for generic line segment detection and wireframe line segment detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19742v2
• Date: Tue, 09 Sep 2025 09:42:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:26.931591
• Title: POEv2: a flexible and robust framework for generic line segment detection and wireframe line segment detection
• Title（参考訳）: POEv2: ジェネリックラインセグメント検出とワイヤフレームラインセグメント検出のための柔軟で堅牢なフレームワーク
• Authors: Chenguang Liu, Chisheng Wang, Yuhua Cai, Chuanhua Zhu, Qingquan Li,
• Abstract要約: 線分検出器は、ジェネリック線分検出器とワイヤフレーム線分検出器の2つのカテゴリに分けられる。 最近のディープラーニングベースのアプローチは、主にワイヤフレームラインセグメント検出器である。 本稿では,線分検出と線分検出の両方に使用できるロバストなフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.8193704397315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Line segment detection in images has been studied for several decades. Existing line segment detectors can be roughly divided into two categories: generic line segment detectors and wireframe line segment detectors. Generic line segment detectors aim to detect all meaningful line segments in images and traditional approaches usually fall into this category. Recent deep learning based approaches are mostly wireframe line segment detectors. They detect only line segments that are geometrically meaningful and have large spatial support. Due to the difference in the aim of design, the performance of generic line segment detectors for the task of wireframe line segment detection won't be satisfactory, and vice versa. In this work, we propose a robust framework that can be used for both generic line segment detection and wireframe line segment detection. The proposed method is an improved version of the Pixel Orientation Estimation (POE) method. It is thus named as POEv2. POEv2 detects line segments from edge strength maps, and can be combined with any edge detector. We show in our experiments that by combining the proposed POEv2 with an efficient edge detector, it achieves state-of-the-art performance on three publicly available datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像中の線分検出は数十年にわたって研究されてきた。 既存の線分検出器は、ジェネリック線分検出器とワイヤフレーム線分検出器の2つのカテゴリに分けられる。 一般的な線分検出器は、画像中のすべての意味のある線分を検出することを目的としており、伝統的なアプローチは通常、このカテゴリに該当する。 最近のディープラーニングベースのアプローチは、主にワイヤフレームラインセグメント検出器である。 彼らは幾何学的に意味があり、大きな空間的支持を持つ線分のみを検出する。 設計目的の相違により,ワイヤフレーム線セグメント検出作業における汎用線セグメント検出器の性能は良好ではなく,その逆も良好である。 本研究では,線分検出と線分検出の両方に使用できるロバストなフレームワークを提案する。 提案手法は,Pixel Orientation Estimation (POE) 法の改良版である。 略称はPOEv2。 POEv2はエッジ強度マップから線分を検出し、任意のエッジ検出器と組み合わせることができる。 提案したPOEv2と効率的なエッジ検出器を組み合わせることで、3つの公開データセットに対して最先端のパフォーマンスを実現することを示す。

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