I detta dokument föreslås en djup neural nätverksstruktur som utnyttjar kantinformation för att ta itu med representativa lågnivåseende uppgifter som lagerseparation och bildfiltrering. Till skillnad från de flesta andra djupt lärande strategier som tillämpas i detta sammanhang, vår strategi hanterar dessa utmanande problem genom att uppskatta kanter och rekonstruera bilder med endast kaskad konvolutionella lager ordnade så att inga handgjorda eller applikationsspecifika bildbehandlingskomponenter krävs. Vi tillämpar den resulterande överförbara pipeline till två olika problemdomäner som är både känsliga för kanter, nämligen enstaka bildreflektion och bildutjämning. För den förra, med hjälp av en mild reflektion jämnhet antagande och en ny syntetisk datagenerering metod som fungerar som en typ av svag tillsyn, vårt nätverk kan lösa mycket svårare reflektion fall som inte kan hanteras med tidigare metoder. För det senare överskrider vi också de senaste kvantitativa och kvalitativa resultaten med stora marginaler. I samtliga fall är den föreslagna ramen enkel, snabb och enkel att överföra över olika områden.
Fläkt et al. Ref föreslog nyligen ett nätverk för djupinlärning, Cascaded Edge and Image Learning Network (CEIL-Net), för borttagning av reflektioner.
A Generic Deep Architecture for Single Image Reflection Removal and Image Smoothing
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}