Dense Extreme Inception Network: Towards a Robust CNN Model for Edge Detection（DexiNet）論文學習筆記

一、介紹： 1.有兩個貢獻，一是提出DexiNet，二是提出新的大規模數據集 2.現在的基於CNN方法的邊緣檢測有很多，像DeepEdge,HED,RCF,BDCN等， 這些方法的成功主要是由CNNs在不同的尺度上應用於一組大的圖像，以及訓練正則化技術。 3.以前的數據集都或多或少有些毛病，比如，邊緣信息不完整，使得訓練困難等，本文提出新的數據集，BIPED，包含有非常詳細的邊緣標註信息 4.De

>>阅读原文<<