Förstå skuggning effekter i bilder är avgörande för en mängd olika vision och grafik problem, inklusive inneboende bild sönderdelning, skuggborttagning, bildrelighting och invers rendering. Som är fallet med andra vision uppgifter, maskininlärning är ett lovande sätt att förstå skuggning-men det finns lite grund sanning skugga data tillgängliga för verkliga bilder. Vi introducerar Shading Annotations in the Wild (SAW), en ny storskalig, offentlig datauppsättning av skuggningsanteckningar i inomhusscener, bestående av flera former av skuggningsdomar som erhållits via crowdsourcing, tillsammans med skuggningsanteckningar som automatiskt genereras från RGB-D-bilder. Vi använder dessa data för att träna ett konvolutionellt neuralt nätverk för att förutsäga perpixelskugga information i en bild. Vi demonstrerar värdet av våra data och nätverk i en applikation för inbyggda bilder, där vi kan minska nedbrytning artefakter som produceras av befintliga algoritmer. Vår databas finns på
Shading Annotations in the Wild (SAW) REF innehåller på liknande sätt glesa skuggningsanteckningar.
Shading Annotations in the Wild
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}