contour detection | BriefGPT

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ICLR轮廓检测的循环神经回路
该研究提出了一个称之为 Gamma-Net 的深度递归神经网络结构，可以在解决轮廓检测任务时比现有前馈网络具有更好的样本效率，同时表现出经典的感知错觉，称作方向倾斜错觉，而纠正这种错觉会显著降低 Gamma-Net 表现的准确性，试验证明这
PDF4 years ago
NIPS使用注意力门控 CRFs 学习深度结构多尺度特征以进行轮廓预测
本文提出了一种新颖的方法来预测轮廓，通过引入分层深度模型以及使用新型的 AG-CRFs 对不同尺度的特征表示进行精细融合，实现了更加精确的轮廓检测，实验结果表明其在 BSDS500 和 NYUDv2 数据集上都表现出了较好的性能。
PDF7 years ago
自然场景中的主要消失点检测及其在构图敏感图像检索中的应用
我们使用轮廓检测来解决自然景观场景中缺乏强边缘的问题，该方法能够检测出主导消失点和相关线结构，以实现对线性透视在风景摄影中的自动理解。我们的方法明显优于最先进的方法，并通过一种新颖的视点特定图像检索系统，进一步展示了我们的线性透视理解方法如
PDF8 years ago
ECCV卷积定向边界
本研究提出了基于 CNN 的 Convolutional Oriented Boundaries (COB) 算法，实现图像多尺度的边缘检测和分层分割。该算法具有较高的计算效率和泛化能力，并在多个数据集上取得了最优表现。
PDF8 years ago
CVPR基于完全卷积编码 - 解码网络的物体轮廓检测
该论文基于深度学习的算法，使用全卷积编码器 - 解码器网络来检测对象轮廓并生成高质量分割对象建议，通过在 PASCAL VOC 和 MS COCO 上进行训练和测试，该算法在较少的候选数情况下相对于基准方法有更高的准确度。
PDF8 years ago
像素级深度学习用于轮廓检测
本文介绍一种利用 DenseNet 和 SVM 进行每像素分类的边缘检测方法，并在 BSDS500 上验证了不同 CNN 层对每像素特征结合的效果。
PDF9 years ago
CVPRDeepEdge: 多尺度分叉深度网络用于自顶向下轮廓检测
本文提出了一种利用目标相关特征进行轮廓检测的多尺度深度网络，取得了当前最先进的轮廓检测效果。
PDF10 years ago
轮廓检测和语义标注的重建稀疏编码转移
通过学习稀疏编码图像的通用稀疏编码字典和针对特定标签的转换函数，我们的方法可以将测试图像进行语义分割。我们在轮廓检测任务上展示了与当前最先进系统相当的性能，并展示了在人脸语义分割任务中的初步结果。
PDF10 years ago
NIPS多尺度模式场
该研究提出了一种基于多尺度表示、局部模式建模的高阶图像模型框架，使用 MCMC 方法进行采样，并利用其进行轮廓检测和图像二值分割。
PDF10 years ago