【摘 要】
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轮廓检测的目的在于从复杂的背景和纹理中提取出目标的轮廓信息。基于卷积神经网络的轮廓检测方法依靠VGG等深层网络作为主干,展现了较强的轮廓检测性能。而生理学研究表明,轮廓和边角信息是形成高级视觉认知的基础,视觉系统对轮廓特征的提取是高效并准确的,这在目前基于卷积神经网络的轮廓检测方法中并没有得到很好的体现。为了模拟生物视觉系统强大的特征提取能力,本文对视皮层神经元网络机制进行深入研究,将这些机制引入
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轮廓检测的目的在于从复杂的背景和纹理中提取出目标的轮廓信息。基于卷积神经网络的轮廓检测方法依靠VGG等深层网络作为主干,展现了较强的轮廓检测性能。而生理学研究表明,轮廓和边角信息是形成高级视觉认知的基础,视觉系统对轮廓特征的提取是高效并准确的,这在目前基于卷积神经网络的轮廓检测方法中并没有得到很好的体现。为了模拟生物视觉系统强大的特征提取能力,本文对视皮层神经元网络机制进行深入研究,将这些机制引入对轮廓检测神经网络的建模中,提出模拟视皮层神经元多级交互式网络机制和平行分级网络机制的两种轮廓检测模型。本文主要内容及创新如下:（1）基于VGG的编码网络能够从自然图像中提取丰富的抽象特征,如何充分利用这些特征并高效的提取轮廓信息是基于编-解码结构的轮廓检测方法所需要研究和解决的首要问题。对此,本文将视皮层神经元多级交互网络机制引入解码网络的构建,提出一种拥有多级交互网络机制的轮廓检测深度学习模型。设计了局部特征编码模块,将不同视觉层级细胞在相同空间位置的响应编码为一组局部特征,模拟视皮层神经元水平连接网络对视觉信息的汇聚。设计了多级交互模块,利用自注意力机制计算每一组局部特征的相互关系,实现网络不同层级的多级交互,得到调制特征。最后利用调制特征对各个视觉层级进行优化,并进行整合得到输出轮廓。实验表明,提出的轮廓检测网络具有较强的轮廓检测性能,在BSDS500、NYUD以及BIPED数据集中分别取得了0.828、0.768和0.898的ODS F-measure。（2）针对目前采用VGG等作为编码网络的轮廓检测网络存在的参数利用效率低、计算量大的问题,本文将视皮层神经元平行分级网络机制引入对编码网络的构建,提出一种拥有平行分级网络机制的轻量化轮廓检测深度学习模型。对视皮层神经元平行分级网络机制所涉及的X型细胞、Y型细胞、简单细胞以及复杂细胞建立了卷积模型以更为细致的模拟其感受野特性。进而使用这些卷积模型搭建平行分级的轻量化编码网络。实验表明,所提出模型在仅使用0.14M参数的情况下在BSDS500数据集中取得了0.770的ODS F-measure,在MBDD数据集的低水平边缘和目标边界中则分别达到了0.852和0.744。其性能堪比采用VGG等编码网络的轮廓检测网络,能够适应计算资源紧缺以及对模型计算速度要求较高的实际应用场景。同时也为轻量化轮廓检测模型的研究提供了生物视觉建模方面的启发。
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