ICCVDec, 2019

如何解决深度神经网络性能中的色彩恒常性误差

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TL;DR本文研究了一种可以对深度神经网络产生不良影响的全球图像处理，考察了颜色偏移对图像分割和分类性能的影响，并提出了一种新颖的数据扩充方法以及预处理训练和测试图像的方法来减少白平衡错误。在不同的数据集上进行了实验，提高了分类的准确性。
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发现论文，激发创造
  • 语义白平衡：使用卷积神经网络的语义色彩恒常性

    本文利用图像语义分割的信息，结合输入图像的颜色和空间信息，训练了一个 CNN 模型来消除场景照明造成的色偏，试验结果表明，利用 CNN 模型的图像语义分割信息可以将误差减少超过 40%。

    Feb, 2018

  • 深度白平衡编辑

    通过神经网络的方法对 sRGB 图像的色温进行调整，得到更高质量、更精准、更自由的白平衡效果。

    Apr, 2020

  • 利用深度学习对计算机颜色恒常性问题进行分类处理

    本文采用深度学习框架来解决计算机颜色恒常性问题，使用卷积神经网络将颜色恒常性问题视为照明分类问题，设计深度学习架构以直接用于计算照明颜色，实验结果表明我们的深度网络能够提取有用特征用于照明估计，且在多个测试数据集上性能优于所有先前的颜色恒常方法。

    Aug, 2016

  • 深度结构输出回归学习在计算颜色恒定性中的应用

    本文介绍一种使用深度结构输出回归学习框架来解决计算机视觉中的颜色均衡问题的方法，该框架结合了深度卷积神经网络的优势，可以自动发现强特征用于白平衡，同时学习多项输出回归器以找到复杂目标变量间的相互依赖关系。实验表明，该方法在两个公共基准测试中取得了与最先进方法的竞争性表现。

    Jul, 2016

  • 卷积色彩恒常性

    本研究通过将色彩恒常性问题重新定义为一个在对数色度空间中的二维空间定位任务，从而使我们能够应用目标检测和结构化预测技术来解决色彩恒常性问题，直接学习如何区分正确白平衡图像和错误白平衡图像，从而使模型在标准基准测试上的表现提高近 40%。

    Jul, 2015

  • 一种多假设的色彩恒常性方法

    该研究提出了一种基于贝叶斯框架的多假设策略来解决色彩恒常性问题，通过数据驱动的方式选择多个候选场景光源，并利用相机视觉无关的卷积神经网络对更正的图像进行似然估计，最后从后验概率分布中学习一个最终的光照估计，该方法在多个公共数据集上实现了最先进的准确性。

    Feb, 2020

  • 深度神经网络与人类之间的色彩感知差异

    深度神经网络（DNN）在图像分类和物体识别任务中的表现令人印象深刻，然而它们对于颜色知觉等人类视觉基本方面的捕捉程度仍不清楚。本研究使用新型实验评估了 DNN 颜色嵌入的感知一致性，并通过在线调查评估了这些算法如何预测人类的颜色相似性判断。我们发现最先进的 DNN 架构，包括卷积神经网络和视觉变换器，所提供的颜色相似性判断与人类得出的（i）具有受控颜色属性的图像、（ii）从在线搜索生成的图像以及（iii）来自经典 CIFAR-10 数据集的现实世界图像存在显著差异。与我们检查的所有 DNN 相比，我们的基于小波分解的可解释和基于认知的颜色知觉模型提供更一致的颜色嵌入结果，更好地预测了人类的颜色判断。这些结果适用于在使用类似 DNN 体系结构进行训练的高级视觉任务（例如图像分类与图像分割）以及检查给定 DNN 体系结构中不同层的颜色嵌入时。这些发现在分析机器学习算法的感知表示和改进其作为人类视觉的认知合理模型的努力中创新了新的领域。机器学习、人类感知和具身认知的影响正在讨论中。

    Sep, 2023

  • 卷积神经网络提取基于强度的颜色不变特征于图像分类的能力

    本文探讨了卷积神经网络在图像分类任务中受背景信息和色彩影响的能力，并提出利用 dropout 正则化对模型进行轻微结构修改以增强颜色不变性特征的分类准确度的潜在解决方案。

    Jul, 2023

  • 光影对深度神经网络健壮性的影响

    本文提出了一种带有多个光度级别图像的 Brightness-Variation 数据集，通过实验发现 Deep Neural Network 的性能易受光照变化的影响，并评估了几种鲁棒性训练技术的效果。

    May, 2023

  • 级联卷积色彩恒常性

    本文提出了一种基于加权乘累积损失函数的级联卷积色彩恒常性算法 (C4)，可以改善回归学习的鲁棒性，并在独特的框架下实现数据集 (不同相机和场景) 的稳定泛化能力。与最先进的方法相比，实验结果表明，该算法在公共 Color Checker 和 NUS 8-Camera 基准测试中表现出卓越的性能，特别是对于较难的场景。

    Dec, 2019