Aug, 2024
多尺度图像阴影去除的软硬注意力U-Net模型与基准数据集
Soft-Hard Attention U-Net Model and Benchmark Dataset for Multiscale
Image Shadow Removal
Eirini Cholopoulou, Dimitrios E. Diamantis, Dimitra-Christina C. Koutsiou, Dimitris K. Iakovidis
TL;DR本研究解决了现有阴影去除方法在捕捉复杂阴影模式时的局限性,并提供了新的数据集以支持更全面的基准测试。提出的新型深度学习架构Soft-Hard Attention U-net(SHAU)结合软硬注意力模块和多尺度特征提取,有效提升了阴影去除的表现,实验结果显示在多个基准数据集中提升了阴影区域的信噪比和均方根误差显著。