利用多尺度表示对于改进不同尺度对象的边缘检测至关重要。为了以截然不同的尺度提取边缘，我们提出了一种双向级联网络 (BDCN) 结构，其中单个层由其特定尺度的标记边缘监督，而不是直接将相同的监督应用于所有 CNN 输出。此外，为了丰富 BDCN 学习的多尺度表示，我们引入了一个尺度增强模块 (SEM)，它利用扩张卷积来生成多尺度特征，而不是使用更深的 CNN 或显式融合多尺度边缘图。这些新方法鼓励在不同层中学习多尺度表示，并检测由其尺度很好地描绘的边缘。学习规模专用层也会导致具有一小部分参数的紧凑网络。我们在三个数据集上评估我们的方法，即 BSDS500、NYUDv2 和 Multicue，并实现了 0.828 的 ODS Fmeasure，比 BSDS500 上的当前最先进技术高 1.3%。
2021-08-31 18:09:14
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超分辨率复原技术的基本思想就是采用信号处理的方法，在改善图像质量的同时，重建成像系统截至频率外的信息。POCS（凸集投影）算法是一种广泛应用于图像超分辨率复原的方法。针对传统的POCS算法的边缘振荡效应，在分析其产生的原因，造成的影响的基础上，采用改进的POCS算法，以减少边缘振荡。采用基于小波变换模极大值的改进POCS算法进行图像超分辨率复原。实验结果表明，该方法有效的较少了复原图像的边缘振荡效应，是一种有效的图像超分辨率复原方法。
2021-08-31 15:55:55
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物联网边缘计算开源框架edgexfoundry golang 爱丁堡版本 镜像制作过程解读---制作自已的境像文件
2021-08-31 11:55:01
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专门批量删除GDAL裁剪是边缘产出的纯白或者黑白无用图片；代码中路径需要自己修改，有任何问题可以反馈给我，我会及时修改并联系您！第一上传资源，谢谢合作！
2021-08-31 10:20:46
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