초록
우리는 이미지에서 선분을 감지하는 단일 단계의 완전 합성곱 라인 해석 네트워크(F-Clip)를 제시합니다. 제안된 네트워크는 매우 간단하면서도 다양한 응용 분야에 따라 속도와 정확도 사이의 균형을 유연하게 조정할 수 있습니다. F-Clip은 각 선의 중심 위치, 길이 및 각도를 예측하여 엔드투엔드 방식으로 선분을 감지합니다. 또한, 실제 이미지 데이터셋에서 선의 각도 분포의 통계적 사전 정보를 효과적으로 활용하기 위해 완전 합성곱 네트워크의 합성곱 커널 설계를 맞춤화하였습니다. 우리는 광범위한 실험을 수행하고, 우리의 방법이 효율성과 정확도 사이에서 상당히 더 나은 균형을 이루며, 단일 GPU에서 최대 73 FPS까지 실시간으로 선 감지를 수행할 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 추론 속도는 이전 방법들의 정확도를 저하시키지 않으면서 실시간 작업에 쉽게 적용할 수 있게 합니다. 더욱이, 성능 향상을 위한 백본 네트워크가 장착되면 F-Clip은 유사하거나 심지어 더 높은 프레임 속도에서 모든 최신 라인 감지기보다 크게 우수한 정확도를 달성할 수 있습니다. 즉, 동일한 추론 속도 하에서 F-Clip은 다른 방법들보다 항상 가장 높은 정확도를 유지합니다. 소스 코드: https://github.com/Delay-Xili/F-Clip.