多类型边缘检测网络

四类边缘同时检测

一个网络同时检测反射率、光照、法线和深度不连续性，并利用类型间关系提升检测精度。

Pu, Mengyang · 黄雅平 · Guan, Qingji · 刘志豪 · Haibin, Ling

International Journal of Computer Vision 2025

技术优势

四类边缘一次检出

单个网络通过三阶段设计，为每种边缘类型定制解码器并独立预测，避免为每种边缘单独训练模型。

类型间关系提升精度

注意力模块利用边缘类型之间的相互关系细化边缘图，使边界定位更准确。

首个四类边缘基准

引入 BSDS-RIND 基准，包含四类边缘标注，支持单尺度和多尺度测试，为公平评估奠定基础。

应用场景

• 机器人视觉感知：提供多类型边缘信息，帮助机器人更可靠地理解场景结构。
• 三维重建：法线和深度边缘可直接用于几何重建，提升模型精度。
• 具身智能感知：融合多种边缘类型的感知输入，增强具身智能体对环境的理解。