Комплексный обзор моделей извлечения контуров: классических и основанных на подходах ИИ

Извлечение контуров является основной задачей в компьютерном зрении, служащей основой для обнаружения объектов, сегментации и понимания сцены в различных приложениях, включая автономные транспортные средства, медицинскую визуализацию и промышленную автоматизацию. В этой статье представлен углубленный обзор как классических, так и современных моделей извлечения контуров на основе искусственного интеллекта (ИИ). В ней рассматриваются классические методы, такие как детекторы краев и операторы на основе градиентов, а также передовые модели ИИ, включая сверточные нейронные сети и архитектуры семантической сегментации. Изучая сильные стороны, ограничения и применимость каждой модели к различным реальным задачам, мы стремимся предложить всеобъемлющее руководство по извлечению контуров, выделить ключевые проблемы и предложить потенциальные направления исследований в этой развивающейся области.