论文见解之RCF:Richer Convolutional Features for Edge Detection
论文名:Richer Convolutional Features for Edge Detection
code:https://github.com/yun-liu/rcf
这是cvpr2017的一篇文章,方向是边界分割,在这个语义分割横行的领域,边界分割的论文已经不多了,不过这篇论文着实不错
好的,话不多说,看看论文是怎么做的
其实这篇论文算是HED的加强版,论文指出,对于边界探测,以往的神经网络只采用了最后一层的特征作为输出,当然,在卷积的过程中,很多特征细节都丢失了,显然,只利用最后一层的卷积特征,至少在边界分割领域,是不推荐的
但是,在以往的工作中存在一个异类,就是HED
HED是级联结构,利用VGG作为模型进行fine-tune,输出vgg中5个stage的输出进行融合,不过HED只利用了每个stage中最后一层的卷积特征输出,HED的结构可以用下图表示:
RCF更进一步,将每个stage的特征进行eltwise,随后进行特征融合
可以看出,RCF相较于HED,利用了每个stage中所有卷积层的特征,利用了更多特征,也带来了结果上的提升,取得了不错的结果
总的来说,很不错的一篇文章
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