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基于多尺度残差网络的边缘检测技术

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:3.62 MB | 2021-05-29

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　　面向对象的边缘检测技术是智能视觉处理领堿的关键基础技术，然而目前基于卷积神经网络的边缘检测结果存在分辨率低、噪声较多等问题。因此，文中提出了一种基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法。首先，设计了混合空泂卷积残差块，来替换原始残差网络中的普通卷积核，以放大网络的感受野;然后，设计了多尺度特征増强模块，对边缘信息进行多尺度特征提取，以放大网络的信息接受域;最后，设计了结合顶层语义特征的金字塔多尺度特征融合模块，将不同尺度下的特征信息进行融合，以输出边缘检测后的图像。为了验证所提算法的有效性，在公开数据集BSDS50上进行实验。实验结果表明，与现有算法相比，所提算法具有更好的边缘检测效果，客观指标ODS，OⅠS和AP分别达到了0.819，0.838和0.849，主观检测效果也更接近真实值，噪声更少。

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