（八）HED：Holistically-Nested Edge Detection論文學習
一、摘要 HED用FCN及深度監督模型來得到圖像到圖像的邊緣檢測，多尺度的邊緣特徵由不同層的卷積層獲得。BSD500的數據集ODS F-score的精度爲.746 整體圖像訓練及預測 多尺度、多層次的特徵學習 class-balanced_sigmoid_cross_entropy 下圖是不同尺度下的預測結果，可以看出傳統的檢測算法如canny算子會有圖像邊緣不連續的問題。HED的檢測效果要比Ca
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