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  1. DeshadowNet:用于去除阴影的多上下文嵌入深层网络

  2. 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
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38668754