Pushing the Boundaries of Boundary Detection using Deep Learning

In this work we show that adapting Deep Convolutional Neural Network training to the task of boundary detection can result in substantial improvements over the current state-of-the-art in boundary detection. Our contributions consist firstly in combining a careful design of the loss for boundary detection training, a multi-resolution architecture and training with external data to improve the detection accuracy of the current state of the art. When measured on the standard Berkeley Segmentation Dataset, we improve theoptimal dataset scale F-measure from 0.780 to 0.808 - while human performance is at 0.803. We further improve performance to 0.813 by combining deep learning with grouping, integrating the Normalized Cuts technique within a deep network. We also examine the potential of our boundary detector in conjunction with the task of semantic segmentation and demonstrate clear improvements over state-of-the-art systems. Our detector is fully integrated in the popular Caffe framework and processes a 320x420 image in less than a second.Comment: The previous version reported large improvements w.r.t. the LPO region proposal baseline, which turned out to be due to a wrong computation for the baseline. The improvements are currently less important, and are omitted. We are sorry if the reported results caused any confusion. We have also integrated reviewer feedback regarding human performance on the BSD benchmar

Програмна система для дослідження паралельних алгоритмів з використанням обчислень на графічному процесорі

Розроблено програмне забезпечення для дослідження паралельних алгоритмів сегментації зображень з використанням обчислень на графічному процесоріThe software for the study of parallel algorithms for image segmentation using computation on GPUs is developed and presente

О подсистеме адаптации интерфейса для лексикографического украино-русско-английского словаря с учетом индивидуальных психофизиологических особенностей личности

Продемонстрирована возможность адаптации интерфейса для лексикографического словаря на основе индивидуальных психофизиологических особенностях пользователяThe work is devoted to adapting the interface to the lexicographic dictionary based on individual psychophysiological characteristics of the use

Програмна система для дослідження паралельних алгоритмів з використанням обчислень на графічному процесорі

Розроблено програмне забезпечення для дослідження паралельних алгоритмів сегментації зображень з використанням обчислень на графічному процесоріThe software for the study of parallel algorithms for image segmentation using computation on GPUs is developed and presente

Learning-Based Symmetry Detection in Natural Images

International audienceIn this work we propose a learning-based approach to sym- metry detection in natural images. We focus on ribbon-like structures, i.e. contours marking local and approximate reflection symmetry and make three contributions to improve their detection. First, we create and make publicly available a ground-truth dataset for this task by build- ing on the Berkeley Segmentation Dataset. Second, we extract features representing multiple complementary cues, such as grayscale structure, color, texture, and spectral clustering information. Third, we use super- vised learning to learn how to combine these cues, and employ MIL to accommodate the unknown scale and orientation of the symmetric struc- tures. We systematically evaluate the performance contribution of each individual component in our pipeline, and demonstrate that overall we consistently improve upon results obtained using existing alternatives

Система розпізнавання архітектурних елементів на основі нейронних мереж

Бакалаврська робота містить оптимізацію задачі розпізнавання архітектурних елементів та формування наближеної вартості нерухомості. Розроблено алгоритм для підвищення точності розрахунків.Bachelor's work contains optimization of the task of recognizing architectural elements and forming the approximate cost of real estate. An algorithm is developed for increasing the accuracy of calculations.Бакалаврская работа содержит оптимизацию задачи распознавания архитектурных элементов и формирования приближенной стоимости недвижимости. Разработан алгоритм для повышения точности расчетов