Vi introducerar en ny strategi för inneboende bild sönderdelning, uppgiften att sönderdela en enda bild i albedo och skuggkomponenter. Vår strategi, som vi kallar direkta inneboende, är att lära sig ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som direkt förutsäger utgång albedo och skugga kanaler från en ingång RGB bild patch. Direkta inneboende är en avvikelse från klassiska tekniker för inneboende bild sönderdelning, som vanligtvis förlitar sig på fysiskt motiverade tidigare och grafbaserade inferens algoritmer. MPI Sintel datasetets storskaliga syntetiska grundsanning spelar en viktig roll för utbildningens direkta inneboende. Vi visar resultat på både de syntetiska bilderna av Sintel och de verkliga bilderna av den klassiska MIT inneboende bilddatasetet. På Sintel, direkt inneboende, med endast RGB input, överträffar allt tidigare arbete, inklusive metoder som förlitar sig på RGB + Depth input. Direkta inneboende generaliserar också över olika modaliteter; det ger ganska rimliga nedbrytningar på de verkliga bilderna av MIT-datasetet. Våra resultat visar att äktenskap av CNNs med syntetiska träningsdata kan vara en kraftfull ny teknik för att ta itu med klassiska problem i datorseende.
Narihira m.fl. REF lärde sig ett CNN som direkt förutsäger albedo och skuggning från en RGB-bild patch.
Direct Intrinsics: Learning Albedo-Shading Decomposition by Convolutional Regression
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}