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基于改进全卷积神经网络的图像单像素边缘提取
摘要
本文介绍了一种基于改进全卷积神经网络的图像单像素边缘提取方法。该方法采用了一系列改进措施，包括引入残差连接、加入上采样层、使用反卷积层等。经过测试，使用改进的全卷积神经网络在多个数据集上都取得了良好的单像素边缘提取效果。同时，本文也对比了传统的基于边缘算子的边缘检测方法，结果表明改进的全卷积神经网络的边缘提取效果优于传统算法。
关键词：全卷积神经网络，边缘提取，反卷积层，边缘算子，残差连接
Abstract
Thispaperpresentsamethodforsinglepixeledgedetectionofimagesbasedonimprovedfullyconvolutionalneuralnetwork.Themethodusesaseriesofimprovementsincludingresidualconnections,upsamplinglayers,anddeconvolutionallayers.Aftertesting,theimprovedfullyconvolutionalneuralnetworkachievedgoodsinglepixeledgedetectionresultsonmultipledatasets.Also,thispapercomparestheedgedetectionresultswithtraditionaledgeoperator-basedmethods,theresultsshowthattheimprovedfullyconvolutionalneuralnetworkhasbetteredgedetectionresultsthanthetraditionalalgorithm.
Keywords:Fullyconvolutionalneuralnetwork,edgedetection,deconvolutionallayer,edgeoperator,residualconnection
一、绪论
图像边缘提取是计算机视觉中的一项非常重要的任务。边缘是图像中最常见的特征之一，边缘提取可以帮助我们识别出物体的轮廓、边界等。传统的边缘检测方法主要包括基于边缘算子的方法，比如sobel算子、canny算子等。这些算法可以对图像进行卷积操作，将图像中的边缘特征提取出来。然而，这些算法的缺点也很显著，包括对噪声敏感、只能提取离散的像素点等。为了克服这些缺点，近年来越来越多的研究者开始利用深度学习的方法来进行图像边缘检测。
深度学习中最有代表性的模型之一是卷积神经网络（CNN），CNN已经在图像分类、物体检测、语义分割等计算机视觉领域取得了非常好的成果。在图像边缘检测方面，深度学习的方法可以主要分为两种：一种是基于卷积神经网络的方法，另一种是基于全卷积神经网络的方法。全卷积神经网络（FCN）是一种特殊的神经网络，可以对任意大小的输入图像进行像素级别的预测。FCN中的每一层都是卷积层，可以实现输入图像到输出图像的一系列卷积操作，输出图像上的每个像素都可以看做是输入图像上若干像素的特征表示。因此，FCN适合用于像素级别的图像分割和边缘检测等任务。
本文提出了一种基于改进全卷积神经网络的图像单像素边缘提取方法。该方法引入了多项改进措施，包括残差连接、上采样层和反卷积层。下面将分别介绍这些改进措施。
二、改进全卷积神经网络
2.1残差连接
残差连接是一种常用于解决深度神经网络训练过程中梯度消失和梯度爆炸问题的技术。在FCN中，残差连接可以帮助信息以直接和短路径的方式流经神经网络，避免了信息的丢失和模型的过拟合。具体来说，在本文的模型中，残差连接是指在不同尺度的特征图之间进行连接，以使得信息可以更好地从低层特征传递到高层特征。在实现上，残差连接可以通过在两个特征图之间进行加和操作实现。
2.2上采样层
上采样层是通过对输入特征图进行插值操作实现的，将低分辨率的特征图增加到与高分辨率特征图一样的大小。由于在卷积过程中池化操作的存在，信息在维度上会逐渐缩小，因此需要使用上采样层的方法进行恢复。在本文的模型中，上采样层可以将低分辨率的特征图插值到与高分辨率特征图一样的大小。例如，在卷积过程中分辨率为16x16的特征图经过上采样层后会扩展到32x32的大小。
2.3反卷积层
不同于卷积操作将输入图像中的信息提取出来，反卷积层则可以将低分辨率的特征图还原到原始的输入图像大小。在FCN中，反卷积层可以通过将特征图进行转置卷积操作来实现。通过使用反卷积层，FCN可以对图像进行像素级别的预测，将图像中的每个像素都进行分类。
三、实验分析
本文使用改进的全卷积神经网络进行了多组实验，在几个常用的数据集上进行了测试。在实验中，我们将改进的全卷积