本文提出一种利用对抗训练和基于物理学的约束从而只使用阴影和非阴影区域进行阴影去除，可以应用于视频阴影去除的方法，该方法在我们提出的视频阴影去除数据集上的表现优于现有方法。

Aug, 2020

Shadows significantly impact computer vision tasks outdoors, but existing shadow removal methods are computationally intensive; therefore, ShadowRemovalNet, a novel method for real-time image processing on resource-constrained hardware, offers higher frame rates, efficiency, and simplicity, making it suitable for real-time computer vision applications such as outdoor robotics and edge computing.

Mar, 2024

本文介绍了最近移动阴影检测技术的调查和比较评估。我们识别了阴影去除是提高物体检测和跟踪的关键步骤，并将它们分为四个类别：色度、物理、几何和纹理。文章提出了追踪性能作为一种不偏见的方法，以确定阴影检测方法的实际有用性。我们评估了所选方法，并得出结论，所有阴影检测方法都有不同的贡献和个体的强点和弱点。

Apr, 2013

该研究收集了多种场景的阴影图像并编译了一个新的包含 10,500 张阴影图片的数据集，每张图片都有标记的地面真值遮罩，以支持阴影检测。论文提出了一种快速阴影检测网络，其中包括细节增强模块，用来提取阴影细节，并证明了在一般情况下检测阴影的方法的有效性。

Nov, 2019

该研究论文提出了一种新方法，通过在阴影区域中校正本地光照来修复被衰减的纹理。实验证明，该方法在三个基准测试上优于现有的阴影去除方法。

Feb, 2024

本文提出了一种新的 G2R-ShadowNet 方法，通过使用一组阴影图像及其相应的阴影掩模进行训练，利用阴影生成进行弱监督阴影去除。此方法包含三个子网络，分别为阴影生成、阴影去除和细化，共同以端到端的方式进行训练，通过广泛的实验表明，这种方法在 ISTD 数据集和 Video Shadow Removal 数据集上取得了竞争性结果，并且优于以往方法。

Mar, 2021

介绍了 SynShadow，这是一个新的大规模合成阴影 / 无阴影 / 亚光图像三元组数据集及其产生方法：通过对物理接地阴影照明模型的扩展，利用透明图像、亚光图像和阴影衰减参数的任意组合来合成阴影图像，并展示了在一些具有挑战性的基准测试上，使用该数据集支持训练的阴影去除模型的优异表现以及简单微调自 SynShadow 预训练模型的改进效果，并且提供了公开的代码

Jan, 2021

该研究提出了一种 Retinex-based 阴影模型和 ShadowFormer 转换器网络，通过多尺度通道的注意机制和 Shadow-Interaction Module 中的 Shadow-Interaction Attention 对阴影和非阴影区域之间的全局联系进行建模。经验证，该方法在三个常用的公共数据集中实现了最先进的性能。

Feb, 2023

通过使用线性光照转换建模阴影效应，提出了一种深度学习方法，使用 SP-Net 和 M-Net 来预测阴影参数和阴影遮罩，并采用修补网络 I-Net 进一步优化结果，在 ISTD 数据集上测试表明，在阴影区域方面，我们的方法比现有方法提高了 20％，同时提出了一种基于补丁的弱监督阴影去除方法，并引入了一个用于评估阴影去除方法的视频数据集 SBU-Timelapse。

Dec, 2020

本文提出一种名为阴影自适应对抗攻击的新方法，通过根据阴影图像中不同区域的像素强度调整攻击预算，实现对阴影区域噪声更不可察觉，对非阴影区域扰动更具容忍度，结合该方法对现有阴影去除方法进行全面实证评估。

Mar, 2024