論文の概要: CANet: A Context-Aware Network for Shadow Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09894v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 02:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 15:42:33.340192
• Title: CANet: A Context-Aware Network for Shadow Removal
• Title（参考訳）: CANet: シャドー除去のためのコンテキスト認識ネットワーク
• Authors: Zipei Chen, Chengjiang Long, Ling Zhang, Chunxia Xiao
• Abstract要約: 本稿では,影除去のためのコンテキスト認識ネットワークCANetを提案する。 非シャドウ領域からのコンテキスト情報は、埋め込み特徴空間の影領域に転送される。 提案したCANetを,2つのベンチマークデータセットと,複雑なシーンを持つ実世界の影画像を用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.73332935893127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel two-stage context-aware network named CANet for shadow removal, in which the contextual information from non-shadow regions is transferred to shadow regions at the embedded feature spaces. At Stage-I, we propose a contextual patch matching (CPM) module to generate a set of potential matching pairs of shadow and non-shadow patches. Combined with the potential contextual relationships between shadow and non-shadow regions, our well-designed contextual feature transfer (CFT) mechanism can transfer contextual information from non-shadow to shadow regions at different scales. With the reconstructed feature maps, we remove shadows at L and A/B channels separately. At Stage-II, we use an encoder-decoder to refine current results and generate the final shadow removal results. We evaluate our proposed CANet on two benchmark datasets and some real-world shadow images with complex scenes. Extensive experimental results strongly demonstrate the efficacy of our proposed CANet and exhibit superior performance to state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非シャドー領域からのコンテキスト情報を埋め込み特徴空間のシャドウ領域に転送する,シャドウ除去のための2段階のコンテキスト認識ネットワークcanetを提案する。 ステージiでは,シャドウパッチと非シャドウパッチの潜在的なマッチングペアを生成するためのcpm(contextual patch matching)モジュールを提案する。 シャドウ領域と非シャドウ領域間の潜在的なコンテキスト関係と組み合わせることで、よく設計されたコンテキスト特徴伝達(CFT)機構は、異なるスケールで非シャドウ領域からシャドウ領域へコンテキスト情報を転送することができる。 再構成された特徴写像により、LとA/Bチャネルの影を別々に除去する。 ステージIIでは、エンコーダデコーダを用いて現在の結果を洗練し、最終的なシャドウ除去結果を生成する。 提案したCANetを2つのベンチマークデータセットと複雑なシーンを持つ実世界の影画像で評価した。 提案したCANetの有効性を強く実証し,最先端技術に優れた性能を示した。

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