目标轮廓检测技术新进展

• 作者: 冯芙蓉 张兆功
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 轮廓检测 计算机视觉 深度学习 分割 聚类
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 图像处理&多媒体技术|Image Processing & Multimedia Technology
• 页码范围: 1-9
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.201000044

摘要

轮廓检测是计算机视觉研究领域中最基础、最重要、最具挑战的问题之一.随着近年来深度学习的发展,视觉领域的其他研究方向取得了突破,例如目标检测、实例分割,这些逐渐证明了轮廓检测与其他研究方向的密切关系,因此轮廓检测任务也受到了越来越广泛的关注.文中讨论了多个主体内容,不仅包括对现有轮廓检测算法的细致回顾,而且根据轮廓检测提取特征的特点将其分为3个阶段即低层、中层和高层来介绍,还包括对应用到的数据集、性能评估指标、模型结构和模型细节、轮廓检测的应用及结果的应用进行详细分析,对轮廓检测发展进行了深入介绍.最后,还对轮廓检测所面临的挑战和未来趋势进行了分析和预测,以期为该领域后续的研究提供新思路及参考.