[發(fā)明專利]一種基于密集感知網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測方法、裝置及設(shè)備

在審

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• 申請日: 2020-10-30
• 公開（公告）號: CN112365515A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李天馳;孫悅;王帥
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳點貓科技有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06N3/04
• 代理公司: 廣東良馬律師事務(wù)所 44395
• 代理人: 張柯

本發(fā)明公開了一種基于密集感知網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測方法、裝置及設(shè)備，該方法包括：構(gòu)建密集感知網(wǎng)絡(luò)；獲取待識別的RGB圖像，將RGB圖像輸入密集感知網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，生成特征圖；將特征圖進行采樣生成邊緣圖像；將待檢測目標的所有邊緣圖像進行融合生成目標邊緣信息圖像。本發(fā)明實施例避免了深層的邊緣缺失，因此不會出現(xiàn)邊緣信息不完整的問題，從而提高了邊緣檢測的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于密集感知網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測方法、裝置及設(shè)備。

背景技術(shù)

邊緣檢測是一種經(jīng)典的計算機視覺處理，在現(xiàn)代任務(wù)如圖像到圖像的轉(zhuǎn)換，照片寫生等中都需要反復進行的任務(wù)。此外，在醫(yī)學圖像分析或遙感等領(lǐng)域，他們的大部分心臟活動都需要邊緣檢測器。盡管在邊緣檢測方面做了大量的工作，但它仍然是一個有待改進的問題。自從Sobel算子以來，許多邊緣檢測器被提出，而大多數(shù)技術(shù)如Canny至今仍在使用。最近，在深度學習的時代，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的邊緣檢測器DeepEdge、HED、RCF、BDCN等都被提出。這些模型能夠從給定的圖像預(yù)測邊緣映射，具有較好的性能。這些方法的成功主要得益于不同尺度的CNN與訓練正則化技術(shù)的結(jié)合。但是這些方法有一些缺點，比如，如果邊緣信息不完整，使得訓練困難，達不到理想的結(jié)果。

因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待于改進和發(fā)展。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的在于提供一種基于密集感知網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測方法、裝置及設(shè)備，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中邊緣檢測方法邊緣信息不完整，使得訓練困難，達不到理想的結(jié)果，邊緣檢測不完整的技術(shù)問題。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于密集感知網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測方法，所述方法包括：

構(gòu)建密集感知網(wǎng)絡(luò)；

獲取待識別的RGB圖像，將RGB圖像輸入密集感知網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，生成特征圖；

將特征圖進行采樣生成邊緣圖像；

將待檢測目標的所有邊緣圖像進行融合生成目標邊緣信息圖像。

進一步地，所述密集感知網(wǎng)絡(luò)包括密集起始網(wǎng)絡(luò)和上采樣模塊，

所述構(gòu)建密集感知網(wǎng)絡(luò)，包括：

構(gòu)建密集起始網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

根據(jù)密集起始網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行上采樣模塊的構(gòu)建。

進一步優(yōu)選地，所述獲取待識別的RGB圖像，將RGB圖像輸入密集感知網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，生成特征圖，包括：

獲取待識別的RGB圖像，將RGB圖像輸入密集起始網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，生成特征圖。

進一步優(yōu)選地，所述將特征圖進行采樣生成邊緣圖像，包括：

將特征圖輸入上采樣模塊進行采樣生成邊緣圖像。

優(yōu)選地，所述構(gòu)建密集感知網(wǎng)絡(luò)，包括：

構(gòu)建一個編碼器，所述編碼器由預(yù)定大小的兩個卷積層堆疊而成，并進行批一化處理。

進一步地，所述根據(jù)密集起始網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行上采樣模塊的構(gòu)建，包括

根據(jù)密集起始網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來構(gòu)建條件堆疊子塊，所述子塊類型包括第一子塊和第二子塊；

對第一子塊和第二子塊進行構(gòu)建；

預(yù)先設(shè)置第一子塊的輸入為密集起始網(wǎng)絡(luò)的輸出或第二子塊的輸出。

進一步地，所述對第一子塊進行構(gòu)建，包括：

預(yù)先設(shè)置第一子塊為兩層，其中第一層從子塊為卷積層，第二層從子塊為反卷積層。