論文の概要: Delving into Dark Regions for Robust Shadow Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13631v1
• Date: Wed, 21 Feb 2024 09:07:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-22 16:22:01.665428
• Title: Delving into Dark Regions for Robust Shadow Detection
• Title（参考訳）: ロバスト陰影検出のための暗黒領域への埋め込み
• Authors: Huankang Guan, Ke Xu and Rynson W.H. Lau
• Abstract要約: 最先端のディープメソッドは、暗黒領域の非シャドウピクセルとシャドウピクセルを区別する際のエラー率が高い傾向にある。 そこで我々は,まず画像全体を通してグローバルな文脈的手がかりを学習し,次に暗黒領域に拡大して局所的な影表現を学習する,新しいシャドウ検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.60700654394781
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Shadow detection is a challenging task as it requires a comprehensive understanding of shadow characteristics and global/local illumination conditions. We observe from our experiment that state-of-the-art deep methods tend to have higher error rates in differentiating shadow pixels from non-shadow pixels in dark regions (ie, regions with low-intensity values). Our key insight to this problem is that existing methods typically learn discriminative shadow features from the whole image globally, covering the full range of intensity values, and may not learn the subtle differences between shadow and non-shadow pixels in dark regions. Hence, if we can design a model to focus on a narrower range of low-intensity regions, it may be able to learn better discriminative features for shadow detection. Inspired by this insight, we propose a novel shadow detection approach that first learns global contextual cues over the entire image and then zooms into the dark regions to learn local shadow representations. To this end, we formulate an effective dark-region recommendation (DRR) module to recommend regions of low-intensity values, and a novel dark-aware shadow analysis (DASA) module to learn dark-aware shadow features from the recommended dark regions. Extensive experiments show that the proposed method outperforms the state-of-the-art methods on three popular shadow detection datasets. Code is available at https://github.com/guanhuankang/ShadowDetection2021.git.
• Abstract（参考訳）: シャドー検出は、シャドー特性とグローバル/ローカル照明条件を包括的に理解する必要があるため、難しい課題である。 実験では,暗黒領域の非シャドー画素(低強度領域)とシャドウ画素の区別において,最先端の深層法の方が誤差率が高い傾向が観察された。 この問題に対する私たちの重要な洞察は、既存の方法が通常、画像全体から識別的な影の特徴をグローバルに学習し、全強度値をカバーし、暗黒領域における影と非影のピクセルの微妙な違いを学ばないということです。 したがって、低強度領域の狭い範囲にフォーカスするモデルを設計できれば、影検出のためのより良い識別的特徴を学習することができるかもしれない。 この知見にインスパイアされた新しいシャドウ検出手法を提案し,まず画像全体を通してグローバルな文脈的手がかりを学習し,次に暗黒領域に拡大して局所的なシャドウ表現を学習する。 この目的のために,低強度領域を推奨する効果的なダークリージョン推奨(drr)モジュールと,推奨ダーク領域からダークアウェアシャドー特徴を学習する新しいダークアウェアシャドウ分析(dasa)モジュールを定式化した。 実験の結果,提案手法は3つの一般的な影検出データセットにおいて最先端の手法よりも優れていた。 コードはhttps://github.com/guanhuankang/shadowdetection2021.gitで入手できる。

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