De flesta av de traditionella verk på inneboende bild sönderdelning är beroende av att härleda tidigare om scen egenskaper. Å andra sidan använder den senaste forskningen modeller för djupt lärande som in-och-ut svart låda och inte betraktar den väletablerade, traditionella bildbildningsprocessen som grunden för deras egen inlärningsprocess. Som en följd av detta är traditionella metoder fortfarande dominerande när det gäller att uppnå höga kvalitativa resultat, även om nuvarande strategier för djupt lärande uppvisar överlägsna resultat när det gäller kvantitativa referensresultat. I detta dokument är syftet att utnyttja det bästa av de två världarna. En metod föreslås som 1) är förstärkt av djup inlärningsförmåga, 2) beaktar en fysikbaserad reflektionsmodell för att styra inlärningsprocessen, och 3) utnyttjar det traditionella tillvägagångssättet för att erhålla inneboende bilder genom att utnyttja reflektans och skuggning gradientinformation. Den föreslagna modellen är snabb att beräkna och gör det möjligt att integrera alla inneboende komponenter. För att träna den nya modellen skapas en objektcentrerad stor skala datauppsättningar med inneboende mark-sanning bilder. Utvärderingsresultaten visar att den nya modellen överträffar befintliga metoder. Visuell kontroll visar att funktionen för bildbildningsförlust ökar färgåtergivningen och användningen av gradientinformation ger skarpare kanter.
Å andra sidan, i nyare arbete, Ref överväga en bildformation förlust tillsammans med gradient övervakning för att styra inlärningsprocessen för att uppnå mer levande färger och skarpare kanter.
CNN based Learning using Reflection and Retinex Models for Intrinsic Image Decomposition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}