SuperEdge: Towards a Generalization Model for Self-Supervised Edge Detection

📄 arXiv: 2401.02313v1 📥 PDF

作者: Leng Kai, Zhang Zhijie, Liu Jie, Zed Boukhers, Sui Wei, Cong Yang, Li Zhijun

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-04

备注: 7pages

💡 一句话要点

提出SuperEdge以解决自监督边缘检测中的标注依赖问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 边缘检测 自监督学习 计算机视觉 模型泛化 合成数据 图像处理 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有边缘检测方法严重依赖于手动像素级标注，导致标注过程劳动密集且容易出现不一致性。
  2. 本文提出了一种自监督的边缘检测方法，通过多层次、多单应性技术将合成数据集的标注迁移到真实数据集，减少对手动标注的依赖。
  3. SuperEdge模型在BIPEDv2数据集上相较于STEdge方法在ODS和OIS上分别提升了4.9%和3.3%，显示出显著的性能改进。

📝 摘要（中文）

边缘检测是计算机视觉任务中的基本技术，现有方法依赖于劳动密集型的像素级标注，导致一致性问题。本文提出了一种新颖的自监督边缘检测方法，利用多层次、多单应性技术将合成数据集的标注迁移到真实数据集。我们开发的SuperEdge模型能够同时在像素级和对象级提取边缘，消除了对手动标注的依赖，从而提高了模型在不同数据集上的泛化能力。实验结果表明，SuperEdge在BIPEDv2数据集上相较于现有的STEdge方法在ODS和OIS上分别提升了4.9%和3.3%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的边缘检测方法依赖于大量的手动标注，导致标注过程耗时且容易出现不一致性，从而影响模型的泛化能力。

核心思路：本文提出的SuperEdge模型通过自监督学习，利用合成数据集的标注信息来训练模型，消除了对手动标注的依赖，增强了模型在不同数据集上的适应性。

技术框架：SuperEdge的整体架构包括多个阶段，首先通过多层次、多单应性技术生成边缘标注，然后利用这些标注进行自监督训练，最后实现像素级和对象级的边缘提取。

关键创新：SuperEdge的主要创新在于其自监督学习框架，能够有效利用合成数据集的标注信息，显著提高了边缘检测的准确性和泛化能力，与传统依赖手动标注的方法本质上不同。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化边缘检测效果，同时在网络结构上进行了精简，以提高模型的效率和实时性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在BIPEDv2数据集上，SuperEdge模型相较于现有的STEdge方法在ODS上提升了4.9%，在OIS上提升了3.3%，显示出显著的性能改进，验证了其自监督学习框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和图像分析等，能够在缺乏大量标注数据的情况下，依然实现高效的边缘检测。这将推动相关领域的发展，降低对人工标注的依赖，提升模型的适应性和实用性。

📄 摘要（原文）

Edge detection is a fundamental technique in various computer vision tasks. Edges are indeed effectively delineated by pixel discontinuity and can offer reliable structural information even in textureless areas. State-of-the-art heavily relies on pixel-wise annotations, which are labor-intensive and subject to inconsistencies when acquired manually. In this work, we propose a novel self-supervised approach for edge detection that employs a multi-level, multi-homography technique to transfer annotations from synthetic to real-world datasets. To fully leverage the generated edge annotations, we developed SuperEdge, a streamlined yet efficient model capable of concurrently extracting edges at pixel-level and object-level granularity. Thanks to self-supervised training, our method eliminates the dependency on manual annotated edge labels, thereby enhancing its generalizability across diverse datasets. Comparative evaluations reveal that SuperEdge advances edge detection, demonstrating improvements of 4.9% in ODS and 3.3% in OIS over the existing STEdge method on BIPEDv2.