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DeNISE：改进分割边缘的深度网络
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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
DeNISE是一种深度神经网络，通过边缘检测和分割模型改善分割掩模的边界质量，并通过两个顺序深度神经架构的固有差异提高预测分割边缘的准确性。DeNISE应用于航拍图像建筑分割任务，提高了建筑IoU至78.9%。
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关键要点
- DeNISE是一种深度神经网络，旨在改善分割掩模的边界质量。
- 该网络利用边缘检测和分割模型来提高预测分割边缘的准确性。
- DeNISE通过两个顺序深度神经架构的固有差异来增强性能。
- 在航拍图像建筑分割任务中，DeNISE的应用使建筑IoU提高至78.9%。
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