Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Edge Detection

27 평가 기록 8 datasets

Edge Detection is a fundamental image processing technique which involves computing an image gradient to quantify the magnitude and direction of edges in an image. Image gradients are used in various downstream tasks in computer vision such as line detection, feature detection, and image classification.

<span class="description-source">Source: Artistic Enhancement and Style Transfer of Image Edges using Directional Pseudo-coloring </span>

( Image credit: Kornia )

개요는 각 항목의 일부입니다. 위 탭에서 전체 기록을 페이지별로 탐색할 수 있습니다.

벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
DDN
ODS: 0.916Number of parameters (M): 51M
논문 코드
DexiNed-a
ODS: 0.894
논문 코드
DDN
ODS: 0.832
논문 코드
LDC
ODS: 0.790Number of parameters (M): 674K
논문 코드
CID
DexiNed (WACV'2020)
ODS: 0.65
논문 코드
RPCNet
Maximum F-measure: 84.88%AP: 86.15%
논문 -
SBD
CASENet
Maximum F-measure: 71.4%
논문 코드
RCN
F1: 0.824
논문 코드

데이터셋

8개

논문

라이브러리

Papers with Code 리더보드 row에 연결된 구현 저장소입니다.