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RCF:丰富的边缘检测卷积功能
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我们已经发布了代码和数据绘制许多现有的边缘检测的边缘PR曲线。 介绍 在本文中,我们提出了一种使用更丰富的卷积特征(RCF)的精确边缘检测器。 由于自然图像中的对象具有各种比例和宽高比,因此学习丰富的层次表示对于边缘检测非常关键。 CNN已被证明对这项任务有效。 另外,随着接收场的增加,CNN中的卷积特征逐渐变得更粗糙。 根据这些观察,我们试图在这种具有挑战性的视觉任务中采用更丰富的卷积特征。 拟
RCF-pytorch:pytorch CVPR2017中边缘检测模型的更丰富的卷积功能
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丰富的边缘检测卷积功能 多亏帮助由XuanyiLi创建,如果您在使用时遇到任何问题,请联系: 。 我的pytorch模型的最佳结果现在是0.808 ODS F分数。 我的模型结果 以下是侧面输出和预测示例 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用,请考虑引用: @article {RcfEdgePami2019,作者= {刘云,郑明明和胡晓伟,边佳旺,张乐,陈柏和唐金辉},标题= {用于边缘检
matlab的egde源代码-hed:整体嵌套边缘检测的PyTorch重新实现
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matlab的egde源代码HED的PyTorch重新实现 介绍 这是的PyTorch重新实现。 该代码在PyTorch 1.0(CUDA9,CUDNN7)和MATLAB R2018b的Python 3.6上进行了评估。 指示 准备 克隆存储库: git clone https://github.com/xwjabc/hed.git 下载并提取数据: cd hed wget https://cse
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皮托希德 这是使用PyTorch对整体嵌套边缘检测[1]的个人重新实现。 如果您要利用这项工作,请相应地引用本文。 另外,请确保遵守作者的许可条款。 如果您要使用此特定实现,请适当确认它[2]。 有关这项工作的原始版本,请参见: : 有关基于Caffe的另一种重新实现,请参见: : 用法 要在自己的映像上运行它,请使用以下命令。 请确保查看他们的论文/代码以获取更多详细信息。 pyth
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全面嵌套边缘检测的pytorch代码 感谢帮助。 由XuanyiLi创建,如果您在使用时遇到任何问题,请联系: 。 我的pytorch模型的最佳结果现在是0.772 ODS F分数。 我的模型结果 以下是侧面输出和预测示例SGD no tunelr 1e-8: 亚当之纹章1e-4: 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用,请考虑引用: @InProceedings{xie15hed,
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数据融合matlab代码pytorch中的HED 这项工作是论文的一个执行。 表现 输入图像 dsn1 dsn2 dsn3 dsn4 dsn5 融合输出(dsn6) 在BSDS500上 方法 ODS(融合/合并) OIS(融合/合并) AP(融合/合并) 我们的实施 0.78731 / 0.78280 0.80623 / 0.80356 0.78632 / 0.83851 原始纸 0.782 /
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RCF从2008年发布的第一个正式版本1.0,到现在的2.01,经历了7个比较重大的版本变化,发展的用户包括”爱立信、惠普“等这样的大公司,在网络上查找RCF相关的介绍,普遍都说不错,是功能比较强大的分布式通信框架,由此可知RCF目前比较稳定,比较成熟; 本篇文章来源于 Linux公社网站(www.linuxidc.com) 原文链接:http://www.linuxidc.com/Linux/
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RCF-pytorch-master.zip
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RCF-pytorch-master
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5KB
models.py
9KB
utils.py
5KB
data
32B
data_loader.py
2KB
doc
326025.jpg
147KB
testw.gif
82.09MB
iter-450.jpg
54KB
2018.jpg
142KB
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