論文の概要: WavShadow: Wavelet Based Shadow Segmentation and Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05747v3
• Date: Tue, 12 Nov 2024 16:42:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:21:40.996673
• Title: WavShadow: Wavelet Based Shadow Segmentation and Removal
• Title（参考訳）: WavShadow: Waveletベースのシャドウセグメンテーションと削除
• Authors: Shreyans Jain, Viraj Vekaria, Karan Gandhi, Aadya Arora,
• Abstract要約: 本研究では,Masked Autoencoder(MAE)とFast Fourier Convolution(FFC)ブロックを組み込むことで,ShadowFormerモデルを改善する新しい手法を提案する。 1)Places2データセットでトレーニングされたMAE事前情報の統合によるコンテキスト理解,(2)エッジ検出とマルチスケール解析のためのハールウェーブレット機能の導入,(3)ロバストシャドーセグメンテーションのための改良SAMアダプタの実装。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Shadow removal and segmentation remain challenging tasks in computer vision, particularly in complex real world scenarios. This study presents a novel approach that enhances the ShadowFormer model by incorporating Masked Autoencoder (MAE) priors and Fast Fourier Convolution (FFC) blocks, leading to significantly faster convergence and improved performance. We introduce key innovations: (1) integration of MAE priors trained on Places2 dataset for better context understanding, (2) adoption of Haar wavelet features for enhanced edge detection and multiscale analysis, and (3) implementation of a modified SAM Adapter for robust shadow segmentation. Extensive experiments on the challenging DESOBA dataset demonstrate that our approach achieves state of the art results, with notable improvements in both convergence speed and shadow removal quality.
• Abstract（参考訳）: シャドウ除去とセグメンテーションはコンピュータビジョン、特に複雑な現実世界のシナリオにおいて難しい課題である。 本研究では,Masked Autoencoder (MAE) とFFC (Fast Fourier Convolution) ブロックを組み込んだシャドウホルダーモデルを提案する。 1)Places2データセットでトレーニングされたMAE事前情報の統合によるコンテキスト理解,(2)エッジ検出とマルチスケール解析のためのハールウェーブレット機能の導入,(3)ロバストシャドーセグメンテーションのための改良SAMアダプタの実装。 挑戦的なDESOBAデータセットに関する大規模な実験により、我々のアプローチは、収束速度とシャドウ除去品質の両方において顕著に改善され、最先端の結果が得られることを示した。

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