En el presente mes, el artículo Dense extreme inception network for edge detection fue publicado en la revista Pattern Recognition, la cual recopila los desarrollos en campos afines como la visión artificial, el procesamiento de imágenes, el análisis de textos y documentos y las redes neuronales. Esta revista es de alto impacto y está rankeada en CiteScore en el primer decil (95%).
En el artículo se aborda la limitación de conjuntos de datos disponibles para tareas de detección de bordes, por lo tanto, primero, se argumenta que los bordes, los contornos y los límites, a pesar de sus superposiciones, son tres características visuales distintas que requieren conjuntos de datos de referencia separados. Con este fin, se presenta un nuevo conjunto de datos de bordes. En segundo lugar, se propone una arquitectura novedosa, denominada Dense Extreme Inception Network for Edge Detection (DexiNed), que se puede entrenar desde cero sin pesos previamente entrenados, DexiNed supera a otros algoritmos en el conjunto de datos presentado.
En este artículo colaboró el Ph.D. Angel D. Sappa investigador de CIDIS – ESPOL, en conjunto con investigadores del Centro de Visión por Computador de la Universidad Autónoma de Barcelona, España, Grupo de Investigación UMAYUK de la Universidad Nacional de Chimborazo, Riobamba, Ecuador y Departamento de Psicología Experimental de la Universidad Justus-Liebig, Giessen, Alemania.
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