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基于深度学习的轮廓检测算法:综述

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【作者】 林川曹以隽

【Author】 LIN Chuan;CAO Yijun;School of Electric and Information Engineering,Guangxi University of Science and Technology;

【机构】 广西科技大学电气与信息工程学院

【摘要】 轮廓检测旨在提取图像中目标与背景环境的分界线,是计算机视觉研究领域中最基本的问题之一.深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发轮廓检测领域取得了显著的突破.鉴于此,本文就基于深度学习的轮廓检测研究领域的最新发展进行总结,具体包括:轮廓检测任务中采用的卷积神经网络结构,相关训练数据构造、特征压缩、上采样、代价函数和轮廓细化等关键问题,轮廓检测实验中采用的通用数据集和性能评价指标.最后,分析了基于深度学习的轮廓检测算法的挑战和未来研究趋势,以期为该领域的后续研究提供新思路及参考.

【基金】 国家自然科学基金资助项目(61866002);广西自然科学基金资助项目(2018GXNSFAA138122,2015GXNSFAA139293);广西研究生教育创新计划项目(YCSW2018203)资助
  • 【DOI】10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2019.02.001
  • 【分类号】TP391.41;TP183
  • 【下载频次】428
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