I detta dokument föreslår vi ett uppmärksamt återkommande generativt kontradiktoriskt nätverk (ARGAN) för att upptäcka och ta bort skuggor i en bild. Generatorn består av flera progressiva steg. Vid varje steg utnyttjas först en skuggdetektor för att skapa en uppmärksamhetskarta som anger skuggregioner i indatabilden. Med tanke på uppmärksamhet karta, en negativ rest av en skuggborttagning kodare kommer att återställa en skugga ljusare eller ens en skuggfri bild. En discriminator är utformad för att klassificera om utdatabilden i det sista progressiva steget är verklig eller falsk. Dessutom är ARGAN lämplig att utbildas med en semi-övervakad strategi för att fullt ut utnyttja tillräckliga oövervakade data. Experimenten på fyra offentliga dataset har visat att vår ARGAN är robust för att upptäcka både enkla och komplexa skuggor och för att producera mer realistiska resultat skuggborttagning. Det överträffar de senaste metoderna, särskilt i detalj när det gäller att återvinna skuggområden.
Ding m.fl. REF upptäcker och tar bort skuggor på ett återkommande sätt.
ARGAN: Attentive Recurrent Generative Adversarial Network for Shadow Detection and Removal
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}