除了传统的边缘检测算法,当然也有基于深度学习的边缘检测模型 这次就介绍一篇比较经典的论文 Holistically-Nested Edge Detection 其中的 Holistically-Nested 表示此模型是一个多尺度的端到端边缘检测模型 相关资料 论文:Holistically-Nested Edge Detection 官方代码(Caffe):s9xie/hed 非官方实现(Pytorch):xwjabc/hed 效...
作者原始论文的代码是使用 caffe 实现的,项目地址为https://github.com/s9xie/hed 基于Pytorch 实现的 HED 项目如下: pytorch-hed pytorch-HED
💻:https://github.com/sniklaus/pytorch-hed/blob/master/run.py Holistically-Nested Edge Detection (HED) 是ICCV 2015年的文章,解决1. image-to-image的边缘检测;2. 融合多尺度特征进行学习,在BSD500 F-score 0.782,NYU Depth F-score 0.746,预测一张图片大概0.4s Development of Edge Detection 边缘检测...
论文:Holistically-Nested Edge Detection 官方代码(Caffe):s9xie/hed 非官方实现(Pytorch): xwjabc/hed 效果演示 论文中的效果对比图: 模型结构 HED 模型包含五个层级的特征提取架构,每个层级中: 使用VGG Block 提取层级特征图 使用层级特征图计算层级输出 层级输出上采样 最后融合五个层级输出作为模型的最...
本项目基于PaddlePaddle复现《 Holistically-Nested Edge Detection》论文。改论文提出了一种使用卷积神经网络来检测边缘的方法。并超越原文精度,达到ODS=0.787。 边缘是图像最基础也最重要的基本特征之一,边缘检测更是图像分割,模式识别等图像技术的重要前提.因此图像的边缘检测一直是图像处理领域研究的热点.一个好的边缘检...
pytorch-hed This is a personal reimplementation of Holistically-Nested Edge Detection [1] using PyTorch. Should you be making use of this work, please cite the paper accordingly. Also, make sure to adhere to the licensing terms of the authors. Should you be making use of this particular impl...
This is a PyTorch reimplementation ofHolistically-nested Edge Detection (HED). The code is evaluated on Python 3.6 with PyTorch 1.0 (CUDA9, CUDNN7) and MATLAB R2018b. Instructions Prepare Clone the repository: git clone https://github.com/xwjabc/hed.git ...