論文の概要: Instance Shadow Detection with A Single-Stage Detector
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04614v1
- Date: Mon, 11 Jul 2022 04:15:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-13 01:52:39.005470
- Title: Instance Shadow Detection with A Single-Stage Detector
- Title（参考訳）: 単段検出器によるインスタンスシャドー検出
- Authors: Tianyu Wang, Xiaowei Hu, Pheng-Ann Heng, Chi-Wing Fu
- Abstract要約: まず、シャドーインスタンス、オブジェクトインスタンス、シャドーオブジェクト関連のためのマスクを備えた新しいデータセットをコンパイルします。
次に,インスタンス陰影検出の性能を定量的に評価するための評価指標を設計する。
本手法をインスタンス陰影検出のベンチマークデータセット上で定量的かつ定性的に評価し,光方向推定と写真編集への適用性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 126.73011063999695
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper formulates a new problem, instance shadow detection, which aims to
detect shadow instance and the associated object instance that cast each shadow
in the input image. To approach this task, we first compile a new dataset with
the masks for shadow instances, object instances, and shadow-object
associations. We then design an evaluation metric for quantitative evaluation
of the performance of instance shadow detection. Further, we design a
single-stage detector to perform instance shadow detection in an end-to-end
manner, where the bidirectional relation learning module and the deformable
maskIoU head are proposed in the detector to directly learn the relation
between shadow instances and object instances and to improve the accuracy of
the predicted masks. Finally, we quantitatively and qualitatively evaluate our
method on the benchmark dataset of instance shadow detection and show the
applicability of our method on light direction estimation and photo editing.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,シャドウインスタンスの検出を目的とした新たな問題であるシャドウ検出と,各シャドウを入力画像にキャストする関連オブジェクトインスタンスを定式化する。
このタスクにアプローチするために、shadowインスタンス、objectインスタンス、shadow-object関連用のマスクで新しいデータセットをコンパイルします。
次に,インスタンス陰影検出の性能を定量的に評価するための評価指標を設計する。
さらに,2方向関係学習モジュールと変形可能なマスクIoUヘッドが検出器内で提案され,影インスタンスとオブジェクトインスタンスの関係を直接学習し,予測されたマスクの精度を向上させる一段検出器の設計を行った。
最後に,本手法をインスタンスシャドー検出のベンチマークデータセットで定量的に定量的に評価し,光方向推定と写真編集への適用性を示す。
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