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摘要
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题。针对目前基于深度学习的边缘检测技术例如RCF网络存在生成的边缘线模糊粗糙及边缘信息不全等问题，提出一种基于RCF网络的细化边缘检测模型(RED)。该模型在RCF模型的基础上，去除主干网络中部分下采样，并在主干网络中引入CA注意力模块和混合扩张卷积；在深监督模块改变压缩层的数量和参数，采用平滑压缩的方式进行特征降维；在最后的融合模块，采用跨层交叉融合的方式来融合高低层间的信息。改进后的模型在扩充后的BSDS500数据集上进行了训练和测试，通过在BSDS500基准上的进行评估得到数据集最优尺度(ODS)和单图最有尺度(OIS)分别为0.809和0.832。实验结果表明，该模型提取的边缘轮廓更加清晰细致，提取到的边缘信息也更加全面丰富。
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