4 个月前

基于变压器的无边缘线段检测

基于变压器的无边缘线段检测

摘要

在本文中,我们提出了一种端到端的线段检测算法,该算法使用Transformer,并且无需后处理和启发式引导的中间处理(如边缘/节点/区域检测)。我们的方法称为LinE segment TRansformers(LETR),通过跳过传统的启发式设计来整合Transformer中的标记化查询、自注意力机制和编码-解码策略。我们为Transformer配备了多尺度编码器/解码器策略,以直接端点距离损失进行细粒度的线段检测。这种损失项特别适用于检测诸如线段等几何结构,因为这些结构用传统的边界框表示并不方便。Transformer通过多层自注意力机制逐步优化线段。实验结果表明,我们在Wireframe和YorkUrban基准测试中取得了最先进的性能。

代码仓库

mlpc-ucsd/LETR
官方
pytorch
GitHub 中提及
abrarum/bezierobjdet
tf
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
line-segment-detection-on-york-urban-datasetLETR
FH: 66.9
sAP10: 29.4
sAP15: 31.7
multi-task-learning-on-wireframe-datasetLETR
FH: 83.3
sAP10: 65.2
sAP15: 67.7

用 AI 构建 AI

从想法到上线——通过免费 AI 协同编程、开箱即用的环境和市场最优价格的 GPU 加速您的 AI 开发

AI 协同编程
即用型 GPU
最优价格
立即开始

Hyper Newsletters

订阅我们的最新资讯
我们会在北京时间 每周一的上午九点 向您的邮箱投递本周内的最新更新
邮件发送服务由 MailChimp 提供
基于变压器的无边缘线段检测 | 论文 | HyperAI超神经