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通过定向的角点增强多边形建筑物分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Convolutional Oriented Boundaries (COB)方法，通过CNNs生成多尺度的定向轮廓和区域层次结构，具有高效的计算性能和显著的识别性能，并且泛化性能也很好。通过与不同任务的结合，如目标提议、语义轮廓、语义分割和目标检测等，证明COB在提高多种任务的性能方面也具有良好的效果。
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关键要点
- 提出了一种名为 Convolutional Oriented Boundaries (COB) 的方法。
- COB 方法通过 CNNs 产生多尺度的定向轮廓和区域层次结构。
- COB 具有高效的计算性能和显著的识别性能。
- COB 的泛化性能良好。
- 在多个数据集上验证了 COB 的性能。
- COB 与目标提议、语义轮廓、语义分割和目标检测等任务结合，提升了多种任务的性能。
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