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基于深度學習的輪廓檢測算法:綜述
林川; 曹以雋 廣西科技大學電氣與信息工程學院; 廣西柳州545006
- 深度學習
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 計算機視覺
- 輪廓檢測
摘要：輪廓檢測旨在提取圖像中目標與背景環(huán)境的分界線,是計算機視覺研究領(lǐng)域中最基本的問題之一.深度學習技術(shù)作為直接從數(shù)據(jù)中學習特征表示的有效方法,近年來啟發(fā)輪廓檢測領(lǐng)域取得了顯著的突破.鑒于此,本文就基于深度學習的輪廓檢測研究領(lǐng)域的最新發(fā)展進行總結(jié),具體包括:輪廓檢測任務(wù)中采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造、特征壓縮、上采樣、代價函數(shù)和輪廓細化等關(guān)鍵問題,輪廓檢測實驗中采用的通用數(shù)據(jù)集和性能評價指標.最后,分析了基于深度學習的輪廓檢測算法的挑戰(zhàn)和未來研究趨勢,以期為該領(lǐng)域的后續(xù)研究提供新思路及參考.
- 深度學習
- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 計算機視覺
- 輪廓檢測
摘要：輪廓檢測旨在提取圖像中目標與背景環(huán)境的分界線,是計算機視覺研究領(lǐng)域中最基本的問題之一.深度學習技術(shù)作為直接從數(shù)據(jù)中學習特征表示的有效方法,近年來啟發(fā)輪廓檢測領(lǐng)域取得了顯著的突破.鑒于此,本文就基于深度學習的輪廓檢測研究領(lǐng)域的最新發(fā)展進行總結(jié),具體包括:輪廓檢測任務(wù)中采用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),相關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)造、特征壓縮、上采樣、代價函數(shù)和輪廓細化等關(guān)鍵問題,輪廓檢測實驗中采用的通用數(shù)據(jù)集和性能評價指標.最后,分析了基于深度學習的輪廓檢測算法的挑戰(zhàn)和未來研究趨勢,以期為該領(lǐng)域的后續(xù)研究提供新思路及參考.
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