抽象的

边缘，边界和轮廓是计算机图形和计算机视觉中的重要研究。一方面，它们是递送3D形状的2D元素，另一方面，它们表示遮挡事件，从而分离物体或语义概念。在本文中，我们的目标是产生轮廓图，捕获视场外轮廓的边界图。现有技术通常将此问题作为边界检测。然而，在边界检测输出中呈现的视觉提示的集合与轮廓图中的不同之处不同，并且忽略了艺术风格。我们通过收集轮廓图的新数据集并提出基于学习的方法来解决这些问题，这些方法解决了注释中的分集，并且与边界探测器不同，可以使用注释和实际地面真理的不完美对齐。我们的方法定量和定性地超越了先前的方法。令人惊讶的是，当我们的模型在BSDS500上进行微调时，我们在突出边界检测中实现了最先进的性能，建议轮廓绘图可能是边界注释的可扩展替代，同时更容易更容易且更有趣注释器绘制。

作者

蒙蒂利安李，哲琳，拉莫尔机械，ersin yumer.，deva ramanan.

会议

WACV 2019.

全文

'照片素描：从图像推断轮廓图'（PDF）

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