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本文所提出的整體嵌套邊緣檢測 (HED)解決了兩個關鍵問題： (1)基于整體圖像的訓練和預測，受完全卷積神經網絡的啟發，用于圖像到圖像的分類 (系統將圖像作為輸入，并直接產生邊緣圖圖像作為輸出)； (2)嵌套式多尺度特征學習，受deep supervision的網絡啟發，執行深層監督以“指導”早期分類結果。 發現利用這些基礎技術的提取的有用特征在HED中表現出較高的準確率以及計算效率。

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