Cycle Pixel Difference Network for Crisp Edge Detection

📄 arXiv: 2409.04272v2 📥 PDF

作者: Changsong Liu, Wei Zhang, Yanyan Liu, Mingyang Li, Wenlin Li, Yimeng Fan, Xiangnan Bai, Liang Zhang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-06 (更新: 2024-12-19)

💡 一句话要点

提出CPD-Net，通过循环像素差卷积和多尺度信息增强实现清晰边缘检测

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 边缘检测 循环像素差卷积 多尺度信息增强 深度学习 图像处理

📋 核心要点

  1. 现有深度学习边缘检测方法依赖大规模预训练权重，且容易生成粗糙边缘，限制了其应用。
  2. 论文提出CPD-Net，通过循环像素差卷积（CPDC）融入边缘先验，并设计多尺度信息增强模块（MSEM）和双重残差连接解码器（DRC）来精确定位边缘。
  3. 实验结果表明，CPD-Net在多个标准数据集上取得了优异的性能，证明了其在清晰边缘检测方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为CPD-Net的U型编码器-解码器模型，旨在解决边缘检测中依赖大规模预训练权重和生成粗边缘的问题。针对前者，论文提出了一种循环像素差卷积（CPDC），有效地将边缘先验知识与现代卷积操作相结合，从而消除了对大规模预训练权重的依赖。针对后者，论文构建了一个多尺度信息增强模块（MSEM）和一个基于双重残差连接（DRC）的解码器，以增强模型对边缘位置的定位能力，从而生成清晰干净的轮廓图。在四个标准基准数据集上的综合实验表明，该方法在BSDS500数据集（ODS=0.813，AC=0.352）、NYUD-V2数据集（ODS=0.760，AC=0.223）、BIPED数据集（ODS=0.898，AC=0.426）和CID数据集（ODS=0.59）上取得了具有竞争力的性能。该方法为解决边缘检测中的这些挑战提供了一个新的视角。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于深度学习的边缘检测方法通常存在两个主要问题：一是过度依赖大规模预训练权重，导致模型泛化能力受限；二是生成的边缘通常比较粗糙，难以满足对边缘精度要求较高的应用场景。这些问题限制了边缘检测技术在实际应用中的效果和适用范围。

核心思路：论文的核心思路是通过引入边缘先验知识，并增强模型对边缘位置的感知能力，从而解决上述问题。具体来说，通过循环像素差卷积（CPDC）将边缘的梯度信息融入到卷积操作中，从而减少对预训练权重的依赖。同时，通过多尺度信息增强模块（MSEM）和双重残差连接解码器（DRC）来提高模型对边缘细节的捕捉能力，从而生成更清晰的边缘。

技术框架：CPD-Net采用U型编码器-解码器结构。编码器部分负责提取图像的特征，解码器部分负责将提取的特征恢复为边缘图。CPDC被用于编码器的卷积层中，以融入边缘先验知识。MSEM被放置在编码器和解码器之间，用于增强多尺度信息的融合。DRC被用于解码器的卷积层中，以提高边缘定位的精度。

关键创新：论文最关键的创新在于提出了循环像素差卷积（CPDC）。与传统的卷积操作不同，CPDC在卷积过程中考虑了像素之间的差值，从而能够更好地捕捉图像的边缘信息。这种方法有效地将边缘先验知识融入到卷积操作中，从而减少了对大规模预训练权重的依赖。

关键设计：CPDC的设计是基于对图像梯度信息的观察。论文通过计算像素之间的差值来近似图像的梯度，并将这些梯度信息融入到卷积核中。MSEM通过不同尺度的卷积操作来提取图像的多尺度特征，并将这些特征进行融合。DRC通过双重残差连接来增强解码器对边缘细节的恢复能力。损失函数方面，论文可能采用了二元交叉熵损失或其变体，以优化边缘检测的性能。（具体损失函数细节未知）

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CPD-Net在BSDS500数据集上取得了ODS=0.813和AC=0.352的性能，在NYUD-V2数据集上取得了ODS=0.760和AC=0.223的性能，在BIPED数据集上取得了ODS=0.898和AC=0.426的性能，在CID数据集上取得了ODS=0.59的性能。这些结果表明，CPD-Net在多个标准数据集上都取得了具有竞争力的性能，证明了其在清晰边缘检测方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算机视觉的多个领域，如图像分割、目标检测、图像编辑和三维重建等。清晰的边缘检测结果能够提升这些任务的性能和精度。此外，该方法在医学图像分析、遥感图像处理和工业检测等领域也具有潜在的应用价值，能够帮助医生、研究人员和工程师更好地理解和分析图像数据。

📄 摘要（原文）

Edge detection, as a fundamental task in computer vision, has garnered increasing attention. The advent of deep learning has significantly advanced this field. However, recent deep learning-based methods generally face two significant issues: 1) reliance on large-scale pre-trained weights, and 2) generation of thick edges. We construct a U-shape encoder-decoder model named CPD-Net that successfully addresses these two issues simultaneously. In response to issue 1), we propose a novel cycle pixel difference convolution (CPDC), which effectively integrates edge prior knowledge with modern convolution operations, consequently successfully eliminating the dependence on large-scale pre-trained weights. As for issue 2), we construct a multi-scale information enhancement module (MSEM) and a dual residual connection-based (DRC) decoder to enhance the edge location ability of the model, thereby generating crisp and clean contour maps. Comprehensive experiments conducted on four standard benchmarks demonstrate that our method achieves competitive performance on the BSDS500 dataset (ODS=0.813 and AC=0.352), NYUD-V2 (ODS=0.760 and AC=0.223), BIPED dataset (ODS=0.898 and AC=0.426), and CID (ODS=0.59). Our approach provides a novel perspective for addressing these challenges in edge detection.