Förstå skuggor från en enda bild består av två typer av uppgifter i tidigare studier, som innehåller skuggdetektering och skuggborttagning. I detta dokument presenterar vi ett multi-task-perspektiv, som inte omfattas av något befintligt arbete, för att gemensamt lära sig både upptäckt och avlägsnande på ett end-to-end-sätt som syftar till att åtnjuta de ömsesidigt förbättrade fördelarna från varandra. Vårt ramverk är baserat på en roman STacked Conditional Generative Adversarial Network (ST-CGAN), som består av två staplade CGN, var och en med en generator och en discriminator. Specifikt matas en skuggbild in i den första generatorn som producerar en mask för skuggdetektering. Denna skuggbild, konkatenerad med sin förutsagda mask, går igenom den andra generatorn för att återställa sin skuggfria bild följaktligen. Dessutom är det mycket troligt att de två motsvarande diskriminatorerna modellerar relationer på högre nivå och globala scenegenskaper för den upptäckta skuggregionen och återuppbyggnaden genom att ta bort skuggor. Ännu viktigare är att vår design av staplade paradigm för lärande med flera uppgifter ger en ny vy som skiljer sig avsevärt från den allmänt använda som flergrensversionen. För att till fullo utvärdera prestandan i vårt föreslagna ramverk konstruerar vi det första storskaliga riktmärket med 1870 bildtrillingar (skuggbild, skuggmaskbild och skuggfri bild) under 135 scener. Omfattande experimentella resultat visar konsekvent fördelarna med ST-CGAN över flera representativa state-of-the-art metoder på två storskaliga allmänt tillgängliga dataset och vår nyligen släppta en. Det är bara att tänka på hur det är att gå tillväga på ett sätt som gör det möjligt för en person att ta sig till ett annat land eller till ett annat land eller en annan del av ett annat land eller en del av ett annat land eller en del av ett annat land, eller en del av ett annat land eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av ett annat land eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett annat land, eller en del av en del av territoriet i ett annat land, eller en del av territoriet i ett land eller en del av ett land, eller en del av en del av en del av en del av en del av en del av territoriet i ett område eller en del av ett område eller en del av en del av ett område eller en del av ett område eller en del av en del av en del av ett område eller en del av en del av en del av ett område eller en del av en del av en del av en del av en del av ett område eller en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en eller en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en eller en del av en del av en del av en del av en eller en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en eller en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en eller en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en eller en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en del av en eller en del av Vi föreslår en end-to-end staplad gemensam lärande arkitektur för två uppgifter: skuggdetektering och skuggborttagning.
Wang m.fl. REF upptäcker och tar tillsammans bort skuggor genom att stapla två villkorliga generativa kontradiktoriska nätverk.
Stacked Conditional Generative Adversarial Networks for Jointly Learning Shadow Detection and Shadow Removal
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}