什么是整体嵌套边缘检测(HED)？

本文所提出的整体嵌套边缘检测 (HED)解决了两个关键问题： (1)基于整体图像的训练和预测，受完全卷积神经网络的启发，用于图像到图像的分类 (系统将图像作为输入，并直接产生边缘图图像作为输出)； (2)嵌套式多尺度特征学习，受deep supervision的网络启发，执行深层监督以“指导”早期分类结果。 发现利用这些基础技术的提取的有用特征在HED中表现出较高的准确率以及计算效率。

如何对比HED和传统canny算法进行边缘检测效果？

从图1中HED和传统Canny算法进行边缘检测的效果对比图我们可以看到HED的效果要明显优于Canny算子的。 由于是HED是image-to-image的，所以该算法也很容易扩展到例如语义分割的其它领域。 此外在OCR中的文字检测中，文字区域往往具有比较强的边缘特征，因此HED也可以扩展到场景文字检测中，著名的EAST [2]算法便得到了HED的启发。

什么是边缘检测？

边缘检测是 图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。 图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括 ①深度上的不连续、②… jie l... 发表于计算机视觉...

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