Lokala strukturer med skugggränser och komplexa interaktioner mellan bildregioner är fortfarande till stor del oexploaterade av tidigare metoder för skuggdetektering. I detta dokument presenterar vi en ny inlärningsbaserad ram för skuggregionens återhämtning från en enda bild. Vi utnyttjar lokala strukturer av skuggkanter genom att använda en strukturerad CNN-utbildningsram. Vi visar att användningen av strukturerad märkningsinformation i klassificeringen kan förbättra den lokala enhetligheten över pixeletiketter och undvika oäkta märkningar. Vi föreslår och formulerar vidare skugg-/ljusmått för att modellera komplexa interaktioner mellan bildregioner. Skuggan och ljusa mått på varje plåster beräknas från de skuggkanter som upptäcks av det föreslagna CNN. Med hjälp av de globala interaktionsbegränsningarna på patchar, formulerar vi ett problem med minst kvadratoptimering för skuggåterställning som kan lösas effektivt. Vår skuggåterhämtningsmetod uppnår toppmoderna resultat på stora skuggriktmärkesdatabaser som samlas in under olika förhållanden.
Shen m.fl. REF förutsäger skuggkanternas strukturer från ett strukturerat CNN och antar ett globalt ramverk för skuggoptimering för skuggåterhämtning.
Shadow optimization from structured deep edge detection
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}