基于信息混乱度度量的语义边缘检测方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于信息混乱度度量的语义边缘检测方法及系统，包括：获取待进行语义边缘检测的图像；将图像输入预先训练的语义边缘检测模型中，获得图像张量形式的神经网络表示图；使用混乱度度量函数对所述神经网络表示图计算混乱度图像，将混乱度图像进行归一化转换为语义边缘图像；其中，所述语义边缘检测模型采用神经网络模型，其训练过程基于真值对语义边缘的随机性最大化和对非语义边缘的随机性最小化，进行模型参数的训练。所述方案利用语义边缘特征较非语义边缘特征的固有信息混乱度差异来反映语义边缘的位置，从而有效提升了网络的训练效率，并在检测结果上缓解了结果不全和产生杂边的问题。