I detta arbete beskriver vi ett Convolutional Neural Network (CNN) för att exakt förutsäga scenens belysning. Med bildlappar som inmatning fungerar CNN i den rumsliga domänen utan att använda handgjorda funktioner som används av de flesta tidigare metoder. Nätverket består av ett konvolutionslager med max pooling, ett helt uppkopplat lager och tre utgångsnoder. Inom nätverksstrukturen integreras funktionsinlärning och regression i en optimeringsprocess, vilket leder till en mer effektiv modell för att uppskatta scenbelysning. Detta tillvägagångssätt uppnår toppmoderna resultat på standarddatauppsättningar av RAW-avbildningar. Preliminära experiment på bilder med rumsligt varierande belysning visar stabiliteten i den lokala ljusuppskattningsförmågan hos vårt CNN. 81 978-1-4673-6759-215/$31.00 ©2015 IEEE
REF fungerar på provade bildplåster som ingång, använder en CNN struktur består av konvolutionella skikt, max pooling, fullt anslutna lager och tre utgång noder för belysning vektor.
Color constancy using CNNs
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}