CVPRJun, 2021
CLCC:针对色彩恒常性的对比学习
CLCC: Contrastive Learning for Color Constancy
Yi-Chen Lo, Chia-Che Chang, Hsuan-Chao Chiu, Yu-Hao Huang, Chia-Ping Chen...
TL;DR本文介绍了 CLCC,一种适用于色彩恒常性的新型对比学习框架。通过构建有效的对比对来学习更好的光源相关特征,本方法在 NUS-8 数据集上相较于强基线提供了 17.5% 的相对改进,并在 Gehler 数据集上达到了具有竞争力的性能。此外,我们的模型在不同场景的光源下更具鲁棒性,有效减少了数据稀疏区域中的最差情况误差 28.7%。