LDC: 엣지 탐지용 경량 밀집 CNN

이 논문은 에지 검출을 위한 경량 밀집 컨볼루션(LDC) 신경망을 제안한다. 제안된 모델은 두 가지 최첨단 기법을 기반으로 하되, 이들 기법에 비해 파라미터 수가 4% 미만으로 요구된다. 제안된 아키텍처는 얇은 에지 맵을 생성하며, 100만 파라미터 미만의 경량 모델들 중에서 가장 높은 점수(ODS 기준)를 기록하며, 약 3,500만 파라미터를 가진 고성능 아키텍처와 비교했을 때 유사한 성능을 달성한다. 다양한 에지 검출 데이터셋을 활용한 정량적 및 정성적 실험 결과와 최첨단 모델들과의 비교 결과도 제시된다. 제안된 LDC 모델은 사전 훈련된 가중치를 사용하지 않으며, 간단한 하이퍼파라미터 설정만으로도 효과적인 성능을 발휘한다. 소스 코드는 https://github.com/xavysp/LDC 에서 공개되어 있다.