| 目标轮廓检测技术新进展 |
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| 引用本文： | 冯芙蓉,张兆功. 目标轮廓检测技术新进展[J]. 计算机科学, 2021, 48(z1): 1-9. DOI: 10.11896/jsjkx.201000044 |
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| 作者姓名： | 冯芙蓉 张兆功 |
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| 作者单位： | 黑龙江大学计算机科学技术学院 哈尔滨 150080 |
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| 摘 要： | 轮廓检测是计算机视觉研究领域中最基础、最重要、最具挑战的问题之一.随着近年来深度学习的发展,视觉领域的其他研究方向取得了突破,例如目标检测、实例分割,这些逐渐证明了轮廓检测与其他研究方向的密切关系,因此轮廓检测任务也受到了越来越广泛的关注.文中讨论了多个主体内容,不仅包括对现有轮廓检测算法的细致回顾,而且根据轮廓检测提取特征的特点将其分为3个阶段即低层、中层和高层来介绍,还包括对应用到的数据集、性能评估指标、模型结构和模型细节、轮廓检测的应用及结果的应用进行详细分析,对轮廓检测发展进行了深入介绍.最后,还对轮廓检测所面临的挑战和未来趋势进行了分析和预测,以期为该领域后续的研究提供新思路及参考.
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| 关 键 词： | 轮廓检测 计算机视觉 深度学习 分割 聚类 |
Recent Advances for Object Contour Detection Technology |
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| FENG Fu-rong,ZHANG Zhao-gong. Recent Advances for Object Contour Detection Technology[J]. Computer Science, 2021, 48(z1): 1-9. DOI: 10.11896/jsjkx.201000044 |
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| Authors: | FENG Fu-rong ZHANG Zhao-gong |
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