基于卷积神经网络的跨层融合边缘检测算法
Cross fusion edge detection algorithm based on CNN
1. 重庆工程学院 电子信息学院, 重庆 400060
2. 重庆邮电大学 计算机科学与技术, 重庆 400065
摘要
针对目前边缘检测算法因过于依赖全连接层，使得边缘线条粗糙，且损失函数设定不当，造成梯度消失和大量主要特征信息丢失等问题，提出了基于卷积神经网络的交叉融合边缘检测算法。该算法利用1×1多卷积核的梯度方式来降维，完成横纵向图像低级与高级特征对象的采集；然后通过自上而下和自左向右循环卷积流向方式，保证每层的损失函数可以较平稳地前向和反向传播；最后利用跨层交叉融合对图像边缘特征进行细化。实验结果表明，该算法在伯克利大学数据集（BSDS500）上最优数据集规模（ODS）F-measure为0.806，接近人类平均视觉感知。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61701060)
重庆市基础科学与前沿技术研究专项项目(cstc2017jcyjAX0007)
重庆工程学院高科技人才计划资助项目(2019gckv04)
重庆工程学院校内科研基金资助项目(2019xzky06)
重庆市教委科学技术研究青年项目(KJQN201901907)
重庆工程学院校内科研基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.07.0269
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2183-2187
文章编号: 1001-3695(2021)07-050-2183-05
发布历史
[2021-07-05] 印刷出版
引用本文
李翠锦, 瞿中. 基于卷积神经网络的跨层融合边缘检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (7): 2183-2187. (Li Cuijin, Qu Zhong. Cross fusion edge detection algorithm based on CNN [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (7): 2183-2187. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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