本文所提出的整体嵌套边缘检测 (HED)解决了两个关键问题: (1)基于整体图像的训练和预测,受完全卷积神经网络的启发,用于图像到图像的分类 (系统将图像作为输入,并直接产生边缘图图像作为输出); (2)嵌套式多尺度特征学习,受deep supervision的网络启发,执行深层监督以“指导”早期分类结果。 发现利用这些基础技术的提取的有用特征在HED中表现出较高的准确率以及计算效率。