論文の概要: Shadow Generation for Composite Image in Real-world Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10338v1
• Date: Wed, 21 Apr 2021 03:30:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-22 14:17:34.433210
• Title: Shadow Generation for Composite Image in Real-world Scenes
• Title（参考訳）: 実世界シーンにおける複合画像の影生成
• Authors: Yan Hong, Li Niu, Jianfu Zhang, Liqing Zhang
• Abstract要約: 本稿では,シャドウマスク予測段階とシャドウマスク充填段階からなる新しいシャドウ生成ネットワークsgrnetを提案する。 シャドウマスク予測段階では、フォアグラウンドと背景情報が徹底的に相互作用してフォアグラウンドシャドウマスクを生成する。 シャドウ充填段階では、シャドウパラメータがシャドウ領域を満たすように予測される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.532079444113528
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image composition targets at inserting a foreground object on a background image. Most previous image composition methods focus on adjusting the foreground to make it compatible with background while ignoring the shadow effect of foreground on the background. In this work, we focus on generating plausible shadow for the foreground object in the composite image. First, we contribute a real-world shadow generation dataset DESOBA by generating synthetic composite images based on paired real images and deshadowed images. Then, we propose a novel shadow generation network SGRNet, which consists of a shadow mask prediction stage and a shadow filling stage. In the shadow mask prediction stage, foreground and background information are thoroughly interacted to generate foreground shadow mask. In the shadow filling stage, shadow parameters are predicted to fill the shadow area. Extensive experiments on our DESOBA dataset and real composite images demonstrate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 画像合成は、背景画像に前景オブジェクトを挿入するターゲットとなる。 従来の画像合成手法では,前景の影効果を無視しつつ,背景との互換性を保たせるために前景の調整に重点を置いていた。 本研究では,合成画像における前景オブジェクトに対する可塑性影の生成に焦点をあてる。 まず,実画像とデシャドー画像に基づいて合成合成画像を生成することで,実世界の影生成データセットDESOBAを提案する。 そこで我々は,シャドーマスク予測ステージとシャドーフィリングステージからなる新しいシャドー生成ネットワークSGRNetを提案する。 シャドウマスク予測段階では、フォアグラウンドと背景情報が徹底的に相互作用してフォアグラウンドシャドウマスクを生成する。 シャドウ充填段階では、シャドウパラメータがシャドウ領域を満たすように予測される。 desobaデータセットと実合成画像の広範な実験を行い,提案手法の有効性を示した。

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