Intrinsisk nedbrytning från en enda bild är en mycket utmanande uppgift, på grund av dess inneboende tvetydighet och bristen på utbildningsdata. I motsats till traditionella helt övervakade inlärningsmetoder föreslår vi i detta dokument att man lär sig egen bild sönderdelning genom att förklara indatabilden. Vår modell, Rendered Intrinsics Network (RIN), förenar en bild sönderdelning pipeline, som förutsäger reflektion, form och ljusförhållanden ges en enda bild, med en rekombinationsfunktion, en lärd skuggning modell som används för att återskapa den ursprungliga indata baserad på inneboende bildförutsägelser. Vårt nätverk kan sedan använda oövervakad rekonstruktion fel som en ytterligare signal för att förbättra sina mellanliggande representationer. Detta gör det möjligt för storskaliga omärkta data att vara användbara under utbildningen, och gör det också möjligt att överföra inlärd kunskap till bilder av osynliga objektkategorier, ljusförhållanden och former. Omfattande experiment visar att vår metod fungerar bra både på egen bild sönderdelning och kunskapsöverföring. A b c d e d
REF bryter ner enstaka bilder till albedo, form och ljusförhållanden.
Self-Supervised Intrinsic Image Decomposition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}