論文の概要: M2-Net: Multi-stages Specular Highlight Detection and Removal in Multi-scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09965v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 15:18:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 13:48:00.336481
• Title: M2-Net: Multi-stages Specular Highlight Detection and Removal in Multi-scenes
• Title（参考訳）: M2-Net:マルチステージ光検出・除去
• Authors: Zhaoyangfan Huang and Kun Hu and Xingjun Wang
• Abstract要約: フレームワークは3つの主要コンポーネント、ハイライト機能抽出モジュール、ハイライト粗い除去モジュール、ハイライト精細化モジュールで構成されている。 提案アルゴリズムは,ビデオハイライト除去において,有望な結果とともに初めて適用された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.312427167335527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel uniformity framework for highlight detection and removal in multi-scenes, including synthetic images, face images, natural images, and text images. The framework consists of three main components, highlight feature extractor module, highlight coarse removal module, and highlight refine removal module. Firstly, the highlight feature extractor module can directly separate the highlight feature and non-highlight feature from the original highlight image. Then highlight removal image is obtained using a coarse highlight removal network. To further improve the highlight removal effect, the refined highlight removal image is finally obtained using refine highlight removal module based on contextual highlight attention mechanisms. Extensive experimental results in multiple scenes indicate that the proposed framework can obtain excellent visual effects of highlight removal and achieve state-of-the-art results in several quantitative evaluation metrics. Our algorithm is applied for the first time in video highlight removal with promising results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 合成画像, 顔画像, 自然画像, テキスト画像など, 複数シーンにおけるハイライト検出・削除のための一様性フレームワークを提案する。 フレームワークは3つの主要コンポーネント、ハイライト機能抽出モジュール、ハイライト粗い除去モジュール、ハイライト精細化モジュールで構成されている。 まず、highlight feature extractorモジュールは、highlight featureとnon-highlight featureを元のhighlight imageと直接分離することができる。 そして、粗いハイライト除去ネットワークを用いてハイライト除去画像を得る。 強調強調除去効果をさらに向上するため、文脈的ハイライト強調機構に基づく精細ハイライト除去モジュールを用いて、精細ハイライト除去画像を得る。 複数の場面における大規模な実験結果から,提案手法はハイライト除去の優れた視覚効果を得られ,いくつかの定量的評価指標で最先端の結果が得られることが示唆された。 提案アルゴリズムは,ビデオハイライト除去において,有望な結果とともに初めて適用された。

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