【摘 要】
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边缘检测是图像处理工作的关键步骤之一,目前边缘检测模型基于卷积神经网络(CNNs)搭建编码-解码网络.由于现有编码网络提取特征能力有限,且忽视了神经元之间复杂的信息流向,本文模拟视网膜、外侧膝状体(LGN)和腹侧通路(“what”通路)前端V1区、V2区、V4区的生物视觉机制,搭建全新的编码网络和解码网络.编码网络模拟视网膜-LGN-V1-V2的信息传递机制,充分提取图像中的特征信息;解码网络模拟V4区的信息整合功能,设计邻近融合网络以整合编码网络的特征预测,实现特征的充分融合.该神经网络模型在BSDS5
【机 构】
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广西科技大学 电气电子与计算机科学学院,广西 柳州 545616
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边缘检测是图像处理工作的关键步骤之一,目前边缘检测模型基于卷积神经网络(CNNs)搭建编码-解码网络.由于现有编码网络提取特征能力有限,且忽视了神经元之间复杂的信息流向,本文模拟视网膜、外侧膝状体(LGN)和腹侧通路(“what”通路)前端V1区、V2区、V4区的生物视觉机制,搭建全新的编码网络和解码网络.编码网络模拟视网膜-LGN-V1-V2的信息传递机制,充分提取图像中的特征信息;解码网络模拟V4区的信息整合功能,设计邻近融合网络以整合编码网络的特征预测,实现特征的充分融合.该神经网络模型在BSDS500数据集和NYUD-V2数据集上进行了实验.结果表明,本文搭建的编码-解码方法的F值(ODS)为0.820,相比于LRCNet提高了0.49％.
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