摘要
我们提出了一种概念上简单但效果显著的算法，用于检测给定图像中的线框。与先前的方法（这些方法首先预测一个中间热图，然后通过启发式算法提取直线）相比，我们的方法可以端到端训练，并且能够直接输出包含语义上有意义且几何上显著的节点和线条的矢量化线框。为了更好地评估输出的质量，我们提出了一种新的线框评价指标，该指标对重叠的线段和错误的线条连接进行惩罚。我们进行了广泛的实验，并展示了我们的方法在性能上显著优于现有的最先进的线框和线条提取算法。我们希望这一简单的算法能够作为未来线框解析研究的一个基准。代码已公开发布在 https://github.com/zhou13/lcnn。