Mar, 2024

ShadowRemovalNet: 高效实时阴影去除

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TL;DRShadows 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.
发现论文，激发创造
  • 从阴影生成到阴影去除

    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

  • 从阴影分割到阴影去除

    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

  • 逐步递归网络用于阴影去除

    单幅图像阴影去除是一个重要的任务，我们提出了一种简单而有效的渐进循环网络（PRNet）来逐步去除阴影，并在阴影特征提取和渐进阴影去除两个部分中使用 PRNet，从而在性能和时间之间取得平衡。实验证明，我们的方法可以有效去除阴影并取得卓越性能。

    Nov, 2023

  • 困难阴影场景交互式去除与地面真实性

    提出一种以用户为中心的快速、交互式、强大和高质量的阴影去除方法，采用基于动态学习的检测方法及前沿用户指导的笔记，并采用归一化框架来实现阴影去除。此外，该论文还提供了第一个验证的和多场景类别的真实数据集，以及阴影去除算法的最全面比较和在线数据集的平台。

    Aug, 2016

  • 基于物理的阴影图像分解技术用于去除阴影

    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

  • 通过阴影图像分解实现阴影去除

    本研究提出了一种基于深度学习的去除影子方法，通过线性照明转换模拟影子的形成，使用 SP-Net 和 M-Net 网络分别预测影子的参数和阴影掩层，通过在 ISTD 数据集上训练，相比其他方法取得了 40％的错误率降低并使用扩充的 ISTD 数据集进一步优化了效果。

    Aug, 2019

  • 使用合成阴影进行阴影检测和消除的学习

    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

  • 通过基于亮度引导的网络在非配对数据训练下进行阴影去除

    本文提出了一种基于轻度信息引导的深度学习方法，分为两个 CNN 模块完成去阴影操作，通过非配对数据的训练达到了优于现有方法的效果。

    Jun, 2020

  • 使用打补丁卷积神经网络从单张图像快速检测阴影

    本研究提出了一种基于深度学习框架的快速阴影检测方法，使用多类支持向量机获取阴影先验图，并使用语义感知的小区域级卷积神经网络对阴影进行训练，实验结果表明该方法显著降低了阴影检测的时间复杂度，并且与最先进的方法相比，不失准确性。

    Sep, 2017

  • 基于阴影自适应攻击的图像去阴影方法对抗鲁棒性评估

    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