针对基于深度学习的多尺度边缘检测不可避免出现自适应性低,参数增加,计算量大,检测边缘不连续等问题,本文提出一种基于改进整体嵌套的多尺度边缘检测方法.该方法将多尺度检测与弱监督模型相结合,解决参数多计算量大的问题.为了充分利用卷积强大的特征表达能力,在整体嵌套边缘检测的基础上,提出了一种多尺度下深度学习结构,一个相互独立的多网络多尺度结构,由不同深度和输出的多个网络组合.同时引用整体嵌套的权重混合层,权重混合层将所有的弱监督预测结果连接到一起,并在训练的过程中学习混合权重.将所提方法在数据集BSDS500上通过评价指标进行性能评价.实验结果表明,所提方法能够在数据集BSDS500上达到很好的性能.
边缘检测 多尺度 弱监督学习 整体嵌套边缘检测