本文所提出的整體嵌套邊緣檢測 (HED)解決了兩個關鍵問題: (1)基于整體圖像的訓練和預測,受完全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的啟發(fā),用于圖像到圖像的分類 (系統(tǒng)將圖像作為輸入,并直接產(chǎn)生邊緣圖圖像作為輸出); (2)嵌套式多尺度特征學習,受deep supervision的網(wǎng)絡啟發(fā),執(zhí)行深層監(jiān)督以“指導”早期分類結果。 發(fā)現(xiàn)利用這些基礎技術的提取的有用特征在HED中表現(xiàn)出較高的準確率以及計算效率。