文件名称:
DeshadowNet：用于去除阴影的多上下文嵌入深层网络
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：阴影去除是一项艰巨的任务，因为它需要阴影的检测/注释以及对场景的语义理解。 在本文中，我们提出了一种自动且端到端的深度神经网络（DeshadowNet），以统一的方式解决这些问题。 DeshadowNet采用多上下文体系结构设计，其中通过从三个不同的角度嵌入信息来预测输出阴影遮罩。 第一个全局网络从全局视图提取阴影特征。 从全局网络派生两个级别的功能，并将其转移到两个并行网络。 当一个提取输入图像的外观时，另一个则涉及语义理解以进行最终预测。 这两个互补的网络生成多上下文特征，以获得具有精细局部细节的阴影遮罩。 为了评估该方法的性能，我们构建了具有3088个图像对的第一个大规模基准测试。 在两个公开基准和我们的大型基准上进行的大量实验表明，所提出的方法与几种最新方法相比具有优越的性能。
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