深度学习论文: MatchED: Crisp Edge Detection Using End-to-End, Matching-based Supervision
深度学习论文: MatchED: Crisp Edge Detection Using End-to-End, Matching-based Supervision
MatchED: Crisp Edge Detection Using End-to-End, Matching-based Supervision
PDF: https://arxiv.org/pdf/2602.20689
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks
1 概述
生成清晰（即单像素宽度）的边缘图，始终是边缘检测领域的核心挑战之一，其性能表现直接影响传统方法与基于学习的方法的整体效果。
目前，绝大多数现有方法为获取清晰边缘，均依赖两种人工设计的后处理算法——非极大值抑制（NMS）与基于骨架的细化算法。然而，这类后处理算法不具备可微性，严重阻碍了模型的端到端优化进程；更值得注意的是，当前所有清晰边缘检测方法均无法脱离此类后处理，才能获得符合预期的检测结果，这一局限极大限制了边缘检测模型的性能提升与泛化能力。
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