DeepContour论文笔记(CVPR2015)
摘要这篇文章证明了使用从CNNs中学习到的深度特征可以提高轮廓检测的准确度。 对CNNs的训练采取二元变多元的策略,即提出把本来是二元分类问题的轮廓检测转化为一个多元分类问题,对每一个类使用不同的参数,区别对待。 同时为了获得更加有区分度的特征,提出了一个positive-sharing loss的损失函数,该损失函数引入了一个额外的正则化因子来强调 positive and negative
原创
2016-11-09 17:06:18 ·
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