論文の概要: Shadow-Aware Dynamic Convolution for Shadow Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04908v1
• Date: Tue, 10 May 2022 14:00:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 20:30:03.144740
• Title: Shadow-Aware Dynamic Convolution for Shadow Removal
• Title（参考訳）: 影除去のための影認識動的畳み込み
• Authors: Yimin Xu, Mingbao Lin, Hong Yang, Ke Li, Yunhang Shen, Fei Chao, Rongrong Ji
• Abstract要約: シャドウ領域と非シャドウ領域間の相互依存を分離するための新しいシャドウ・アウェア・ダイナミック・コンボリューション(SADC)モジュールを提案する。 我々のSADCは、非シャドウ領域の色マッピングが学習しやすいという事実に触発され、軽量な畳み込みモジュールで非シャドウ領域を処理する。 我々は,非シャドウ地域からシャドウ地域への情報フローを強化するために,新しいコンボリューション内蒸留損失を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.82708225269684
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With a wide range of shadows in many collected images, shadow removal has aroused increasing attention since uncontaminated images are of vital importance for many downstream multimedia tasks. Current methods consider the same convolution operations for both shadow and non-shadow regions while ignoring the large gap between the color mappings for the shadow region and the non-shadow region, leading to poor quality of reconstructed images and a heavy computation burden. To solve this problem, this paper introduces a novel plug-and-play Shadow-Aware Dynamic Convolution (SADC) module to decouple the interdependence between the shadow region and the non-shadow region. Inspired by the fact that the color mapping of the non-shadow region is easier to learn, our SADC processes the non-shadow region with a lightweight convolution module in a computationally cheap manner and recovers the shadow region with a more complicated convolution module to ensure the quality of image reconstruction. Given that the non-shadow region often contains more background color information, we further develop a novel intra-convolution distillation loss to strengthen the information flow from the non-shadow region to the shadow region. Extensive experiments on the ISTD and SRD datasets show our method achieves better performance in shadow removal over many state-of-the-arts. Our code is available at https://github.com/xuyimin0926/SADC.
• Abstract（参考訳）: 多くの収集画像に広範囲の影があるため、未汚染画像が多くの下流マルチメディアタスクにおいて重要な意味を持つため、影の除去が注目を集めている。 現在の方法では、影領域と非陰影領域のカラーマッピングと非陰影領域の間の大きなギャップを無視しながら、影領域と非陰影領域の両方の同じ畳み込み操作を考慮し、再構成画像の品質が低下し、計算負荷が重い。 そこで本研究では,シャドウ領域と非シャドウ領域との相互依存を分離するための,新しいプラグアンドプレイ型シャドウ・アウェア・ダイナミック・コンボリューション(SADC)モジュールを提案する。 我々のSADCは、非陰影領域の色マッピングが学習が容易であるという事実に着想を得て、軽量な畳み込みモジュールで非陰影領域を計算的に安価に処理し、より複雑な畳み込みモジュールで影領域を復元し、画像再構成の品質を確保する。 また,非シャドウ領域には背景色情報が多く含まれることから,非シャドウ領域からシャドウ領域への情報フローを強化するため,新たにコンボリューション内蒸留損失が生じた。 ISTDおよびSRDデータセットの大規模な実験により,多くの最先端技術に対する影除去性能の向上が示された。 私たちのコードはhttps://github.com/xuyimin0926/SADCで利用可能です。

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