首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

HED 和 RCF 图像边缘检测

此外也将对另一个基于 HED 的网络,RCF 网络进行探究,对其进步之处进行分析。...RCF 通过自动学习将所有卷积层的信息组合起来,从而能够获得不同尺度的更加精细的特征。...RCF 网络架构 RCF 基于 HED 网络,与 VGG16 相比,RCF 主要做了如下修改: 与 HED 相同,RCF 去掉了最后一个池化层和之后的全连接层,形成了全卷积网络。...RCF 损失函数 与 HED 的做法类似,由于图像中边缘像素点和非边缘像素点的数量差异往往很大,需要计算正负样本之间的损失,RCF 对 HED 中的损失函数进行了改进,加入了阈值 η\etaη,若某个像素为边缘像素的概率小于阈值...RCF 与 HED 的区别 HED 方法与 RCF 方法最大的区别在于以下两个方面: HED 方法只考虑了 VGG16 网络每个阶段最后一个卷积层的特征,丢失了很多信息;而 RCF 网络充分考虑了 VGG16

1.1K20
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    更丰富的卷积特征用于目标边缘检测

    在此基础上,提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF),以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...RCF可以自动学习将来自CNN的所有层的互补信息组合起来,从而能够获得不同尺度上的目标价或目标部件的精确表示。 亮点 ?...RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示,从而很好地利用了丰富的特征层次结构,并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息,全面地进行图像到图像的预测。...通过将RCF边缘应用于经典图像分割,验证了该方法的通用性。 RCF ? 借鉴了现有工作HED、FCN并开始VGG-16网络。VGG-16网络由13个Conv层和3个全连接层组成。...图 RCf的一些可视化案例 表 不同融合的结果 ? ? ? 图 在不同数据集上边缘检测的评估PR曲线 ?

    94130

    更丰富的卷积特征用于目标边缘检测(文末附有论文及源码下载)

    在此基础上,提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF),以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...RCF可以自动学习将来自CNN的所有层的互补信息组合起来,从而能够获得不同尺度上的目标价或目标部件的精确表示。...3 亮点 RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示,从而很好地利用了丰富的特征层次结构,并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息,全面地进行图像到图像的预测。...通过将RCF边缘应用于经典图像分割,验证了该方法的通用性。 RCF 借鉴了现有工作HED、FCN并开始VGG-16网络。VGG-16网络由13个Conv层和3个全连接层组成。...通过这种方式,初步版本首先证明了多尺度测试仍然有利于边缘检测,尽管RCf本身能够。

    51410

    南开大学提出最新边缘检测与图像分割算法,精度刷新记录(附开源地址)

    在本文中,我们提出了一种使用更丰富的卷积特征(Richer convolution features, RCF)的精准边缘检测方法。...RCF 方法将所有卷积特征封装成一种更具判别性的表达,这样就可以很好地利用丰富的特征层次结构,并且该方法也可以通过反向传播进行训练。...RCF 方法充分利用目标的多尺度和多级信息来实现图像到图像(image-to-image)的预测。...此外,快速版的 RCF 方法取得了 0.806 分和 30 FPS 的速度。为了证明所提出方法的多功能性,我们还将 RCF 检测的边缘应用于图像分割问题。 ?...然后将这些多尺度图像输入到 RCF 网络中进行正向传递。接着,我们使用双线性插值将结果边缘检测图恢复为原始大小。对这些边缘图进行简单平均计算就可以输出高质量边缘图。

    1.4K10

    南开大学开源新图像分割算法,刷新精度记录 | 资源

    方法介绍 简单来说,研究人员提出一种利用RCF(richer convolutional features)的精准边缘检测器,还能通过反向传播进行训练。...在广泛使用的图像分割数据集BSDS500上进行基准测试时,这个算法在ODS(固定轮廓阈值)情况下,F值达到0.811;在评估速度为30FPS(每秒帧率)情况下,RCF OSD F值达到0.806,达到了比较好的结果...在研究人员提出这种RCF架构,输入任意大小的图像,就能输出相同大小的边缘映射图。 研究人员将所有来自卷积层的层次特征组合成一个整体框架,其中所有参数均可自动学习多尺度和多水平的特征,检测边缘信息。...先改变原始图像的大小构建一组图像金字塔(image pyramid),将这些图像输入到RCF网络进行前向传递。...mmcheng.net/zh/rcfedge/ 论文全文: http://mftp.mmcheng.net/Papers/19PamiEdge.pdf 代码地址: https://github.com/yun-liu/rcf

    94230

    提升资源利用率与保障服务质量,鱼与熊掌不可兼得?

    如下图6所示,资源负载即为实际的使用资源,是动态变化的,静态资源是指资源总量和业务申请的资源规格,RCF由服务所在的节点的资源池决定,根据服务的历史资源使用数据和服务画像进行计算,并周期进行迭代更新。...图6 RCF实现节点负载和可调度资源转换 2.3 关键能力实现 围绕资源利用率提升和服务质量保障,LAR系统实现了以下关键技术: 分级池化资源模型:实现资源分池动态管理以及资源池优先级管理。...在资源池资源配置管理策略中,包含资源池目标负载和资源池RCF两部分内容。资源池具体的配置资源由服务申请的资源和资源池实时负载决定。...当实时负载升高时,LAR会调整对应资源池的RCF,增加资源池的资源配置,降低资源池负载;当资源池负载降低时,LAR会通过调整RCF降低资源池的资源配置,释放冗余资源。...同时通过RCF完成动态负载和静态资源的转换,在调度层屏蔽了动态负载变化,减少负载频繁变化对调度准确性的影响。

    97410
    领券