RCF：增强的边缘检测卷积功能

简介：
RCF（Refined Contextual Features）是一种先进的图像处理技术，专注于改进边缘检测精度和效率。通过优化卷积运算，它能够更精确地识别并突出图像中的关键边界信息，从而在物体识别、场景分析等领域展现出卓越性能。 我们已发布了关于现有边缘检测的精确度-召回率（PR）曲线的数据与代码，并在本段落中提出了一种使用更丰富的卷积特征（RCF）进行精准边缘识别的新方法。鉴于自然图像中的对象具有多种比例及长宽比，学习层次化的表示对于边缘检测至关重要。研究显示CNN对此任务十分有效；然而随着接收场的增大，CNN内的卷积特性逐渐变得粗糙。基于这些观察结果，我们尝试在这一具挑战性的视觉任务中采用更丰富的卷积特征。 建议中的网络通过整体结合所有有意义的卷积特性来充分利用对象多尺度和多层次的信息以执行图像到图像预测。利用VGG16模型，在多个可用数据集中实现了最先进的性能表现。特别是在著名的BSDS500基准测试上，我们达到了0.811的ODS F测度，并保持了较快的速度（每秒处理八帧）。此外，我们的RCF快速版本则在以30FPS运行时获得了0.806的ODS F测度。