Tiny and Efficient Model for the Edge Detection Generalization

Most high-level computer vision tasks rely on low-level image operations as their initial processes. Operations such as edge detection, image enhancement, and super-resolution, provide the foundations for higher level image analysis. In this work we address the edge detection considering three main objectives: simplicity, efficiency, and generalization since current state-of-the-art (SOTA) edge detection models are increased in complexity for better accuracy. To achieve this, we present Tiny and Efficient Edge Detector (TEED), a light convolutional neural network with only $58K$ parameters, less than $0.2$% of the state-of-the-art models. Training on the BIPED dataset takes $less than 30 minutes$, with each epoch requiring $less than 5 minutes$. Our proposed model is easy to train and it quickly converges within very first few epochs, while the predicted edge-maps are crisp and of high quality. Additionally, we propose a new dataset to test the generalization of edge detection, which comprises samples from popular images used in edge detection and image segmentation. The source code is available in https://github.com/xavysp/TEED.Comment: To Appear in ICCV 202

The Richer Representation the Better Registration

International audienceIn this paper, the registration problem is formulated as a point to model distance minimization. Unlike most of the existing works, which are based on minimizing a point-wise correspondence term, this formulation avoids the correspondence search that is time-consuming. In the first stage, the target set is described through an implicit function by employing a linear least squares fitting. This function can be either an implicit polynomial or an implicit B-spline from a coarse to fine representation. In the second stage, we show how the obtained implicit representation is used as an interface to convert point-to-point registration into point-to-implicit problem. Furthermore, we show that this registration distance is smooth and can be minimized through the Levengberg-Marquardt algorithm. All the formulations presented for both stages are compact and easy to implement. In addition, we show that our registration method can be handled using any implicit representation though some are coarse and others provide finer representations; hence, a tradeoff between speed and accuracy can be set by employing the right implicit function. Experimental results and comparisons in 2D and 3D show the robustness and the speed of convergence of the proposed approach

Comparison the effect of low glycemic index diet with healthy nutritional recommendations based diet on obese adolescent girls

زمینه و هدف: هر چند مطالعات بسیاری به ارزیابی تأثیر نمایه گلیسمی بر چربی خون در بزرگسالان پرداخته اند، اما اطلاعات در این زمینه برای کودکان و نوجوانان محدود است. هدف این تحقیق مقایسه اثرات رژیم غذایی با نمایه گلیسمی پایین (LGI) با رژیم غذایی مبتنی بر توصیه های تغذیه سالم (HNR) بر سطح فراسنج های لیپیدی و آپولیپوپروتئین ها در نوجوانان دختر مبتلا به اضافه وزن و چاقی بود. روش بررسی: در این مطالعه کارآزمایی بالینی تصادفی شده پنجاه دختر سالم چاق یا دارای اضافه وزن و با وضعیت بلوغ یکسان بطور تصادفی در یکی از دو گروه رژیم غذایی LGI و رژیم غذایی مبتنی بر HNR قرار گرفتند. افراد هر دو گروه، رژیم غذایی با ترکیب مشابهی از درشت مغذی ها (56-53 کربوهیدرات، 18-16 پروتئین و 30-27 چربی) دریافت و مصرف نمودند. ارزیابی های بیوشیمیایی شامل تری گلیسیرید (TG)، کلسترول تام (TC)، لیپوپروتئین با دانسیته پایین (LDL)، لیپوپروتئین با دانسیته بالا (HDL)، آپولیپوپروتئین های A (Apo A) و B (Apo B) و لیپوپروتئین (a) (Lpa) یک بار در ابتدا و یک بار در انتهای مطالعه انجام شد. مقایسه مقادیر قبل و بعد در هر گروه با آزمون t زوجی و مقایسه تغییرات مشاهده شده در دو گروه با آزمون t مستقل در نرم افزار SPSS انجام شد. یافته ها: نمایه گلیسمی در گروه رژیم غذایی LGI کمتر از 50 بود (67/1 ± 67/42). میانگین نمایه توده بدنی در گروه LGI برابر 55/0 ± 97/27 متر بر مجذور قد و در گروه HNR برابر 01/1 ± 82/28 متر بر مجذور قد بود. میانگین سن در افراد گروه HNR از افراد گروه LGI به طور معنی داری بالاتر بود (27/0 ± 98/13 در مقابل 21/0 ± 18/13، 031/0=P). مقادیر متغیرهای بیوشیمیایی در ابتدا و انتهای مطالعه در بین دو گروه با یکدیگر تفاوتی نداشت. درصد تغییرات شاخص های چربی خون در بین گروه LGI و HNR نشان دهنده عدم وجود تفاوت معنی دار در تغییرات TG (به ترتیب 20/17± 90/27 و 53/10 ± 15/6؛ 274/0=P)، TC (به ترتیب 49/4 ± 58/5 و 63/3 ± 65/0-، 283/0=P)، HDL (به ترتیب 05/4 ± 20/1 و 07/3 ± 77/1-، 556/0=P)، LDL (به ترتیب 52/4 ± 35/4 و 32/3 ± 24/2-، 225/0=P)، Apo A (به ترتیب 73/5 ± 18/0- و 19/5 ± 37/9-؛ 242/0=P)، Apo B (به ترتیب 22/7±24/10 و 40/7±73/6؛ 738/0=P) و Lpa (به ترتیب 13/40 ±71/57 و 24/47 ± 18/97، 676/0=P) در بین دو گروه بود. نتیجه گیری: رژیم غذایی با نمایه گلیسمی پایین در مقایسه با رژیم غذایی مبتنی بر توصیه های تغذیه سالم تاثیر مفیدی در چربی خون ندارد