Abstrakt. Vi föreslår ett nytt GAN-baserat ramverk för att upptäcka skuggor i bilder, där ett nätverk för skuggdetektering (D-Net) tränas tillsammans med ett nätverk för skuggdämpning (A-Net) som genererar kontradiktoriska utbildningsexempel. A-Net ändrar de ursprungliga träningsbilderna som begränsas av en förenklad fysisk skuggmodell och fokuserar på att lura D-Nets skuggprognoser. Därför är det effektivt öka träningsdata för D-Net med svåra att förutse fall. D-Net är tränad att förutsäga skuggor i både originalbilder och genererade bilder från A-Net. Våra experimentella resultat visar att de ytterligare träningsdata från A-Net avsevärt förbättrar noggrannheten för skuggdetektering av D-Net. Vår metod överträffar de senaste metoderna på det mest utmanande riktmärket för skuggdetektering (SBU) och ger också toppmoderna resultat på en datauppsättning som testar UCF. Dessutom uppnår den föreslagna metoden exakt skuggdetektering i realtid vid 45 bilder per sekund.
Le et al. - Vad är det för fel på dig? REF föreslår att man utbildar ett nätverk för skuggdetektering med utökade kontradiktoriska skuggexempel som genereras från ett nätverk för skuggdämpning.
A+D Net: Training a Shadow Detector with Adversarial Shadow Attenuation
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}