Show/Hide Menu
Hide/Show Apps
Logout
Türkçe
Türkçe
Search
Search
Login
Login
OpenMETU
OpenMETU
About
About
Open Science Policy
Open Science Policy
Open Access Guideline
Open Access Guideline
Postgraduate Thesis Guideline
Postgraduate Thesis Guideline
Communities & Collections
Communities & Collections
Help
Help
Frequently Asked Questions
Frequently Asked Questions
Guides
Guides
Thesis submission
Thesis submission
MS without thesis term project submission
MS without thesis term project submission
Publication submission with DOI
Publication submission with DOI
Publication submission
Publication submission
Supporting Information
Supporting Information
General Information
General Information
Copyright, Embargo and License
Copyright, Embargo and License
Contact us
Contact us
RankED: Addressing Imbalance and Uncertainty in Edge Detection Using Ranking-based Losses
Date
2024-01-01
Author
Çetinkaya, Bedrettin
Kalkan, Sinan
Akbas, Emre
Metadata
Show full item record
This work is licensed under a
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License
.
Item Usage Stats
11
views
0
downloads
Cite This
Görüntülerde kenarları tespit etmek, (P1) pozitif ve negatif sınıflar arasında büyük bir dengesizlik ve (P2) farklı etiketleyiciler arasındaki fikir ayrılıklarından kaynaklanan etiket belirsizliği sorunlarıyla karşı karşıyadır. Mevcut çözümler, P1 sorununu sınıf dengeli çapraz entropi kaybı ve dice kaybı kullanarak ve P2 sorununu ise çoğu etiketleyicilertarafından üzerinde anlaşmaya varılan kenarları tahmin ederek ele almaktadır. Bu makalede, hem dengesizlik problemini (P1) hem de belirsizlik problemini (P2) ele alan birleştirilmiş, sıralama tabanlı bir yaklaşım olan RankED'i öneriyoruz. RankED, bu iki sorunu çözmek için iki bileşen kullanmaktadır: İlk bileşen pozitif pikselleri negatif piksellerin üzerinde sıralarken, ikinci bileşen yüksek güvenlikli kenar piksellerinin daha fazla etiket kesinliğine sahip olmasını teşvik eder. RankED'in, NYUDv2, BSDS500 ve Multi-cue veri kümelerinde önceki çalışmalardan daha iyi performans gösterdiğini ve yeni bir son teknoloji standart belirlediğini gösteriyoruz.
URI
https://hdl.handle.net/11511/111935
Conference Name
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
Collections
Department of Computer Engineering, Conference / Seminar
Citation Formats
IEEE
ACM
APA
CHICAGO
MLA
BibTeX
B. Çetinkaya, S. Kalkan, and E. Akbas, “RankED: Addressing Imbalance and Uncertainty in Edge Detection Using Ranking-based Losses,” presented at the Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Washington, Amerika Birleşik Devletleri, 2024, Accessed: 00, 2024. [Online]. Available: https://hdl.handle.net/11511/111935.