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面向?qū)ο蟮倪吘墮z測技術(shù)是智能視覺處理領(lǐng)堿的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)，然而目前基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測結(jié)果存在分辨率低、噪聲較多等問題。因此，文中提出了一種基于多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)的對象級邊緣檢測算法。首先，設(shè)計了混合空泂卷積殘差塊，來替換原始?xì)埐罹W(wǎng)絡(luò)中的普通卷積核，以放大網(wǎng)絡(luò)的感受野;然后，設(shè)計了多尺度特征増強模塊，對邊緣信息進行多尺度特征提取，以放大網(wǎng)絡(luò)的信息接受域;最后，設(shè)計了結(jié)合頂層語義特征的金字塔多尺度特征融合模塊，將不同尺度下的特征信息進行融合，以輸出邊緣檢測后的圖像。為了驗證所提算法的有效性，在公開數(shù)據(jù)集BSDS50上進行實驗。實驗結(jié)果表明，與現(xiàn)有算法相比，所提算法具有更好的邊緣檢測效果，客觀指標(biāo)ODS，OⅠS和AP分別達到了0.819，0.838和0.849，主觀檢測效果也更接近真實值，噪聲更少。
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