أظهرت الشبكات العصبية التلافيفية الكاملة (FCNs) مزاياها في مهمة اكتشاف الكائنات البارزة. ومع ذلك، ما زالت معظم الطرق القائمة على FCNs تعاني من حدود كائنات خشنة. وفي هذه الورقة، لحل هذه المشكلة، نركّز على التكامل بين معلومات الحواف البارزة ومعلومات الكائن البارز. وبناءً على ذلك، نقدّم شبكة توجيه حافة (EGNet) للاكتشاف البارز للكائنات، تتضمن ثلاث خطوات لتمثيل هذين النوعين من المعلومات المكملة في شبكة واحدة. في الخطوة الأولى، نستخرج ميزات الكائن البارز بطريقة دفعية تراكمية. وفي الخطوة الثانية، ندمج معلومات الحافة المحلية ومعلومات الموقع العالمية للحصول على ميزات الحواف البارزة. وأخيرًا، للاستفادة الكاملة من هذه الميزات المكملة، نزامن ميزات الحواف البارزة نفسها مع ميزات الكائن البارز عند مختلف مستويات الدقة. وبفضل المعلومات الغنية بالحواف والموقع الموجودة في ميزات الحواف البارزة، يمكن للميزات المدمجة مساعدة في تحديد مواقع الكائنات البارزة، وبخاصة حدودها، بدقة أكبر. وأظهرت النتائج التجريبية أن الطريقة المقترحة تتفوق على أحدث الطرق في ستة مجموعات بيانات شائعة الاستخدام، دون الحاجة إلى معالجة مسبقة أو ما بعد المعالجة. ويُتاح الكود المصدري على الرابط: http://mmcheng.net/egnet/.