本文所提出的整體嵌套邊緣檢測 (HED)解決了兩個關(guān)鍵問題： (1)基于整體圖像的訓(xùn)練和預(yù)測，受完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，用于圖像到圖像的分類 (系統(tǒng)將圖像作為輸入，并直接產(chǎn)生邊緣圖圖像作為輸出)； (2)嵌套式多尺度特征學(xué)習(xí)，受deep supervision的網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)，執(zhí)行深層監(jiān)督以“指導(dǎo)”早期分類結(jié)果。 發(fā)現(xiàn)利用這些基礎(chǔ)技術(shù)的提取的有用特征在HED中表現(xiàn)出較高的準確率以及計算效率。

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