論文の概要: Self-Supervised Shadow Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11619v1
• Date: Thu, 22 Oct 2020 11:33:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 05:23:13.885107
• Title: Self-Supervised Shadow Removal
• Title（参考訳）: 自己監督型シャドウ除去
• Authors: Florin-Alexandru Vasluianu and Andres Romero and Luc Van Gool and Radu Timofte
• Abstract要約: 条件付きマスクを用いた自己教師付き学習による教師なしシングルイメージシャドウ除去ソリューションを提案する。 既存の文献とは対照的に、一対のシャドウとシャドウのない画像は必要とせず、自己スーパービジョンに頼り、画像にシャドウを取り除いて追加するために深いモデルを共同で学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 130.6657167667636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Shadow removal is an important computer vision task aiming at the detection and successful removal of the shadow produced by an occluded light source and a photo-realistic restoration of the image contents. Decades of re-search produced a multitude of hand-crafted restoration techniques and, more recently, learned solutions from shad-owed and shadow-free training image pairs. In this work,we propose an unsupervised single image shadow removal solution via self-supervised learning by using a conditioned mask. In contrast to existing literature, we do not require paired shadowed and shadow-free images, instead we rely on self-supervision and jointly learn deep models to remove and add shadows to images. We validate our approach on the recently introduced ISTD and USR datasets. We largely improve quantitatively and qualitatively over the compared methods and set a new state-of-the-art performance in single image shadow removal.
• Abstract（参考訳）: シャドウ除去は、遮蔽光源によって生成されたシャドウの検出と除去、および画像内容のフォトリアリスティックな復元を目的とした重要なコンピュータビジョンタスクである。 何度も手作りの修復技術を生み出し、最近では陰影のない訓練画像のペアから解法を学んだ。 本研究では,条件付きマスクを用いた自己教師付き学習による教師なしシングルイメージシャドウ除去ソリューションを提案する。 既存の文献とは対照的に、一対のシャドウとシャドウのない画像は必要とせず、自己スーパービジョンに頼り、画像にシャドウを取り除いて追加するために深いモデルを共同で学習する。 我々は最近導入されたISTDデータセットとUSRデータセットに対するアプローチを検証する。 比較手法よりも定量的,質的に大きく改善し,単一画像シャドウ除去における新しい最先端性能を設定した。

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