VGG16在RCF-Torch中的应用

简介：
本研究探讨了VGG16模型在RCF-Torch框架下的应用效果，通过迁移学习进行语义分割任务，展示了其在图像细节捕捉和特征提取方面的优越性能。 本段落介绍了一种使用更丰富的卷积特征（RCF）的精确边缘检测器，并适用于复现RCF-Torch所需的人群可以参考“运行GitHub代码--Windows（二），RCF-PyTorch运行train_RCF.py文件”中的内容。 由于自然图像中对象具有不同的比例和宽高比，学习丰富的层次表示对于边缘检测至关重要。卷积神经网络(CNN)已被证明在这一任务上非常有效。然而，随着接收场的增加，在CNN中的卷积特征逐渐变得粗糙。基于这些观察，我们提出了一种新的方法来采用更丰富的卷积特征。 我们的提议通过以整体的方式组合所有有意义的卷积特征，充分利用对象的多尺度和多层次信息来进行图像到图像的预测。使用VGG16网络，我们在几个可用的数据集上实现了最先进的性能。在著名的BSDS500基准测试中评估时，我们达到了0.811的ODS F测度，并且保持了较快的速度（每秒处理8帧）。此外，我们的RCF快速版本以30 FPS的速度同样取得了优异的成绩，在同样的基准下获得了0.806的ODS F测度。