期刊专题

10.3724/SP.J.1089.2021.18537

自顶向下导引式特征融合的物体轮廓检测网络

引用
针对现有方法所得物体轮廓位置欠准确、线条粗、乱等问题,提出自顶向下导引式逐层融合的物体轮廓检测网络.首先采用常用卷积神经网络作为主干网络提取不同尺度特征;鉴于低层特征中边缘位置准确但包含较多非轮廓噪声,而高层特征更有助于区分轮廓和非轮廓,自顶向下逐渐融合相邻尺度特征,借助高层特征强化轮廓边缘并抑制非轮廓噪声;最后提出改进的2分类交叉熵损失函数,训练网络生成物体轮廓.在PyTorch环境下,用公开数据集SBD测试所提出网络.量化和可视化实验结果表明,相比现有方法,该网络所得物体轮廓位置更准确、线条更细、更干净.

物体轮廓检测、细轮廓、卷积神经网络、特征融合

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TP391.41(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

2021-07-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

855-863

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计算机辅助设计与图形学学报

1003-9775

11-2925/TP

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2021,33(6)

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