A brief analysis of the dense extreme inception network for edge detection

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12008/34134 Cómo citar

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.author	Grompone von Gioi, Rafael	-
dc.contributor.author	Randall, Gregory	-
dc.date.accessioned	2022-10-13T12:25:16Z	-
dc.date.available	2022-10-13T12:25:16Z	-
dc.date.issued	2022	-
dc.identifier.citation	Grompone von Gioi, R y Randall, G. "A brief analysis of the dense extreme inception network for edge detection". IPOL. Journal Image Processing On Line. [en línea]. 2022, no 12, pp. 389-403. DOI: 10.5201/ipol.2022.423	es
dc.identifier.issn	2105–1232	-
dc.identifier.uri	https://www.ipol.im/pub/art/2022/423/	-
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12008/34134	-
dc.description.abstract	This work describes DexiNed, a Dense Extreme Inception Network for Edge Detection proposed by Xavier Soria, Edgar Riba and Angel Sappa in [IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2020]. The network is organized in blocks that extract edges at different resolutions, which are then merged to produce a multiscale edge map. For training, the authors introduced an annotated dataset (BIPED) specifically designed for edge detection. We perform a brief analysis of the results produced by DexiNed, highlighting its quality but also indicating its limitations. Overall, DexiNed produces state-of-the-art results.	es
dc.format.extent	15 p.	es
dc.format.mimetype	application/pdf	es
dc.language.iso	en	es
dc.publisher	Centre Borelli, ENS Paris-Saclay; DMI, Universitat de les Illes Balears; Fing, Universidad de la República.	es
dc.relation.ispartof	IPOL. Journal Image Processing On Line, no 12, Oct 2022, pp. 389-403.	es
dc.rights	Las obras depositadas en el Repositorio se rigen por la Ordenanza de los Derechos de la Propiedad Intelectual de la Universidad de la República.(Res. Nº 91 de C.D.C. de 8/III/1994 – D.O. 7/IV/1994) y por la Ordenanza del Repositorio Abierto de la Universidad de la República (Res. Nº 16 de C.D.C. de 07/10/2014)	es
dc.subject	Image edge detection	es
dc.subject	Neural network	es
dc.subject	HED	es
dc.subject	Xception	es
dc.title	A brief analysis of the dense extreme inception network for edge detection	es
dc.type	Artículo	es
dc.contributor.filiacion	Grompone von Gioi Rafael, Université Paris-Saclay, France	-
dc.contributor.filiacion	Randall Gregory, Universidad de la República (Uruguay). Facultad de Ingeniería.	-
dc.rights.licence	Licencia Creative Commons Atribución - No Comercial - Compartir Igual (CC - By-NC-SA 4.0)	es
dc.identifier.doi	10.5201/ipol.2022.423	-
udelar.academic.department	Procesamiento de Señales	-
udelar.investigation.group	Tratamiento de Imágenes	-
Aparece en las colecciones:	Publicaciones académicas y científicas - Instituto de Ingeniería Eléctrica

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