본 논문은 컴퓨터 비전에서 중요한 요소인 에지 검출(Edge Detection, ED)의 정량적 정확도와 지각적 품질을 동시에 향상시키는 새로운 손실 함수인 대칭 가중 이진 교차 엔트로피(Symmetrization Weighted Binary Cross-Entropy, SWBCE)를 제안합니다. SWBCE는 사람의 에지 지각의 비대칭성을 활용하여 에지 판단에 더 강력한 근거를 요구함으로써, 라벨과 예측 기반 학습의 균형을 맞춥니다. 이를 통해 높은 에지 재현율을 유지하면서 위양성을 효과적으로 억제합니다. 다양한 데이터셋과 기준 모델에 대한 광범위한 실험과 기존 손실 함수와의 비교를 통해 SWBCE가 정량적 지표와 지각적 품질을 모두 향상시킨다는 것을 보여줍니다.
