深度学习框架下的轻量级边缘检测方法研究.pdf
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中文摘要
边缘信息作为图像中的关键特征之一，对于准确理解和解释图像内容至关重要。
在实际应用中，检测边缘信息不仅用于目标定位和识别，还对于图像的语义分析和
场景理解等任务起到了决定性作用。因此，提高边缘检测的准确性和效率对于推动
计算机视觉技术的发展至关重要。
传统的边缘检测方法主要通过对图像中灰度变化明显的像素进行检测，以识别
出物体边界的位置。这种方法易于实现，但是对噪声过于敏感，检测的边缘不完整。
随着深度学习的发展，传统的方法逐渐被深度模型取代，这些深度模型在很大程度
上提高了边缘检测精度
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