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Publicación del artículo “Lightweight dense CNN for edge detection” en Journal Q1

Fecha: 
Domingo, 19 Junio, 2022 - 12:00

El 19 de junio fue aceptado el artículo titulado “LIGHTWEIGHT DENSE CNN FOR EDGE DETECTION” en IEEE Access Journal, la cual es de categoría Q1, los autores de este artículo son: Xavier Soria, Gonzalo Pomboza-Junez y Angel Sappa, este último miembro del CIDIS. 

Este artículo presenta una red neuronal convolucional ligera y densa (LDC) para la detección de bordes. El modelo propuesto es una adaptación de dos enfoques de última generación, pero requiere menos del 2% de parámetros en comparación con estos enfoques. La arquitectura propuesta genera mapas de borde delgado y alcanza la puntuación más alta (es decir, ODS) en comparación con modelos ligeros (modelos con menos de un millón de parámetros), y alcanza un rendimiento similar en comparación con arquitecturas pesadas (modelos con alrededor de 35 millones de parámetros). En el estudio se proporcionan resultados cuantitativos y cualitativos y comparaciones con modelos de última generación, utilizando diferentes conjuntos de datos de detección de bordes. El LDC propuesto no utiliza pesos preentrenados y requiere configuraciones sencillas de hiperparámetros.

 

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