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SuperEdge: 自助学习边缘检测通用化模型
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原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的自我监督方法用于边缘检测，通过多级、多同态变换技术将注释从合成数据集转移到真实世界数据集，并开发了SuperEdge模型，可在像素级和对象级粒度上提取边缘。在BIPEDv2数据集上展示了边缘检测改进。
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关键要点
- 本文提出了一种新的自我监督方法用于边缘检测。
- 通过多级、多同态变换技术将注释从合成数据集转移到真实世界数据集。
- 开发了SuperEdge模型，可在像素级和对象级粒度上提取边缘。
- 相较于现有的STEedge方法，在BIPEDv2数据集上展示了4.9%和3.3%的边缘检测改进。
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