16 天前

基于镜像注意力与对比排序匹配的语义线检测

Dongkwon Jin, Jun-Tae Lee, Chang-Su Kim
基于镜像注意力与对比排序匹配的语义线检测
摘要

本文提出了一种新型算法用于检测语义线。我们设计了三种网络:带有镜像注意力机制的检测网络(D-Net),以及用于对比排序与匹配的网络(R-Net 和 M-Net)。D-Net 通过利用丰富的上下文信息来提取语义线。为此,我们提出了镜像注意力模块。随后,通过对提取出的语义线进行成对比较,迭代地选择最具语义意义的线段,并剔除与已选线段重叠的冗余线段。在成对比较过程中,我们采用孪生网络(Siamese architecture)结构设计了 R-Net 和 M-Net。实验结果表明,所提出的算法在性能上显著优于传统的语义线检测方法。此外,我们将该算法成功应用于两类重要语义线的检测:主干平行线与反射对称轴。相关代码已开源,地址为:https://github.com/dongkwonjin/Semantic-Line-DRM。