抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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エッジ検出は深い畳込みネットワーク(ConvNet)の助けを借りて顕著な進歩を遂げた。ConvNetベースエッジ検出器は,標準ベンチマーク上でヒトレベルの性能に近づいた。は,これらの検出器出力の系統的研究を提供し,それらはエッジを正確に位置決めできないことを示し,これはクリスプなエッジ入力を必要とするタスクのための敵対することができた。さらに,ConvNetを用いてクリスプなエッジ検出器を学習する挑戦的な問題を解決する新しい微細化アーキテクチャを提案した。著者らの方法は,トップダウン後方微細化経路を利用すると,次第にクリスプなエッジを生成する特徴マップの分解能を増加させた。著者らの結果は,BSDS500に有望な性能を達成し,より厳密な基準を用いた場合の標準的基準を用いて,大きく最先端の方法を上回る場合,ヒト精度を凌駕した。さらにオプティカルフローを推定し,物体の提案を生成するためのクリスプなエッジマップの利点を実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】