如果想成为中心，那么就到中心去吧。

文章目录开源地址摘要论文的贡献流程实验结果开源地址https://github.com/nachifur/automatic-label-correction-CCEDD摘要准确的标记对于监督深度学习方法至关重要。本文利用深度学习模型精确分割多个重叠宫颈细胞的图像，提出了一种自动标记校正算法，以提高人工标记重叠宫颈细胞的边缘定位精度。我们的算法是基于梯度引导设计的，可以自动纠正重叠的宫颈细胞的边缘位置，以及使用不同标注器的人工标记之间的差异。利用该算法，我们构建了一个具有高标记精度的开放子宫颈细胞.

paper:http://mftp.mmcheng.net/Papers/20TIP-DFI.pdfcode:https://github.com/backseason/DFI文章目录摘要论文的贡献方法Dynamic Feature IntegrationTask-Adaptive Attention论文实验结果摘要显著对象分割、边缘检测和骨架提取是三个对比鲜明的低像素视觉问题，现有的工作主要是针对每个任务设计量身定制的方法。但是，为每个任务存储一个预先训练好的模型并按顺序执行多个不同的任务是不方

概要本博文主要介绍如何评价中心线提取算法的指标，该类指标主要有三种：完整性、正确性以及质量。完整性是召回率（recall）的一种变体，在所提取的中心线新建一定长度的缓冲区，真值（ground truth）与之重叠部分的长度除以真值的长度，即可获取完整性的值。正确性是准确率的变体，在真值中心线新建一定长度的缓冲区，所提取的中心线与之重叠部分除以所提中心线的长度，即可获得正确性的值。质量是一个总体指标，结合了完整性和正确性，公式如下图所示。代码实现def compute_centerline_metri

code:https://github.com/anirudh-chakravarthy/CASENetpaper:https://arxiv.org/pdf/1705.09759.pdf文章目录摘要论文的贡献摘要边界和边缘线索对改善语义分割、对象识别、立体声和对象建议生成等多种视觉任务非常有益。 最近，边缘检测问题被重新讨论，并在深度学习方面取得了显著进展。 虽然经典边缘检测本身是一个具有挑战性的二元问题，但类别感知语义边缘检测本质上是一个更具挑战性的多标签问题。 我们对这个问题进行建模，使得每个

paper:https://arxiv.org/pdf/2011.03972.pdfcode:https://github.com/sunsmarterjie/SDL-Skeleton摘要传统的物体骨架检测网络通常是手工制作的。 虽然有效，但它们需要密集的先验知识来为不同粒度的对象配置具有代表性的特征。 本文提出了自适应线性跨度网络(AdaLSN)，在神经架构搜索(NAS)的驱动下，自动配置和集成目标骨架检测的尺度感知特征。AdaLSN是用线性跨度理论建立的，它为多尺度深度特征融合提供了最早的解释之一

文章目录摘要介绍模型架构整体结构层次特征集成双向细化实验效果展示摘要在自然图像中，物体骨架的尺度（厚度）在物体和物体部分之间可能会发生巨大的变化，使物体骨架检测成为一个具有挑战性的问题。 我们提出了一种新的卷积神经网络(CNN)结构，通过引入一种新的分层特征集成机制Hi-Fi来解决骨架检测问题。 所提出的基于CNN的方法具有强大的多尺度特征集成能力，它本质上捕捉来自更深层的高级语义以及来自较浅层的低级细节。 通过将不同的CNN特征级别与双向指导进行分层集成，我们的方法（1)能够跨不同级别的特征进行相互细

前言在自然图像中，物体骨架的尺度(厚度)在物体和物体部件之间可能有很大的差异，使得物体骨架检测成为一个具有挑战性的问题。基于cnn的方法具有强大的多尺度特征集成能力，从本质上可以从深层捕获高级语义，从浅层捕获低级细节。基于深度学习的方法(1)在双向引导下分层整合不同的CNN特征级别，实现了不同级别特征之间的相互细化，(2)具有较强的捕捉丰富对象上下文和高分辨率细节的能力。实验结果表明，该类方法在有效融合来自非常不同尺度的特征方面显著优于最先进的方法，在几个基准上的性能显著提高证明了这一点。参考htt

概述边缘检测（英语：Edge detection）是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。这些包括（i）深度上的不连续、（ii）表面方向不连续、（iii）物质属性变化和（iv）场景照明变化。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中，尤其是特征检测中的一个研究领域。本博文只介绍基于深度学习的边缘检测。基于深度学习的边缘检测基于深度学习的边缘检测分为三类：1.全要素边缘检测；2.物体边缘检测；3.语义边缘检测。如下

文章目录ArcCatalog创建shp文件ArcMap进行点线面的勾画矢量栅格化（先占个坑）ArcCatalog创建shp文件ArcMap进行点线面的勾画矢量栅格化

code:https://github.com/meteorshowers/RCF-pytorchpaper:https://arxiv.org/abs/1612.02103文章目录摘要网络架构loss function摘要边缘检测是计算机视觉中的一个基本问题。近年来，卷积神经网络(CNNs)在这一领域取得了显著的进展。现有的方法采用特定层次的深度cnn，由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。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。RCF将所有卷积特性

github地址：https://github.com/xavysp/DexiNed/tree/master/DexiNed-Pytorch论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.01955数据集：https://www.kaggle.com/xavysp/biped文章目录