通过深度学习为特定边界训练了边界检测

Question

我目前正在寻找完成我的项目的最佳方法。这需要训练有素的网络来检测图像中的特定边界。我在下面附加了一个示例图像，其中显示了这样的边界（树环）。当然，在这种情况下，除了我想要的边缘检测器之外，边缘检测器还会在图像中找到许多其他边缘。最终目标是检测边界并在环处绘制一条近似线。

我对PyTorch有一定的经验，并且已经实现了一些简单的对象检测网络，但是在寻找与此类似的项目时，我发现的所有内容都是通过深度学习进行边缘检测，但这将检测所有边缘。我考虑过可能要分步进行检测，从边缘检测开始，然后在直线边缘上训练CNN，但这似乎并不准确。

我还想到了尝试在以边界点为中心的图像上训练CNN。因此，CNN的每个良好结果本质上应该是直线上的一个点，然后我可以对它进行一些简单的线性回归以进行绘制。但是，我不确定这些想法是否会奏效。当然，我可以尝试一下，但希望有经验的人能提供一些见识。

树芯的示例图像。专注于深蓝色标记，它们标记了戒指。忽略连接标记和淡蓝色/白色标记的线。