一个具有多样真实场景的分类化反射去除数据集
计算机视觉与模式识别
2021-08-10 v1
摘要
由于缺乏具有多样真实场景的大规模反射去除数据集，许多现有反射去除方法在合成数据加少量真实数据上训练，难以全面评估不同反射去除方法的优劣。此外，现有真实世界基准与数据集未根据反射的类型与外观（如平滑度、强度）对图像数据分类，导致难以分析反射去除方法。为此，我们构建了一个分类化、多样且真实世界（CDR）的新反射去除数据集。采用基于 RAW 数据的流水线捕获完美对齐的输入图像与透射图像。数据集在不同环境下使用多种玻璃类型构建以保证多样性。通过对若干反射去除方法进行分析并在我们的数据集上开展大量实验，我们发现最先进的反射去除方法在模糊反射上通常表现良好，但在其他类型真实世界反射上无法获得令人满意的性能。我们相信该数据集有助于开发更好地去除真实世界反射的新方法。数据集可在 https://alexzhao-hugga.github.io/Real-World-Reflection-Removal/ 获取。
引用
@article{arxiv.2108.03380,
title = {A Categorized Reflection Removal Dataset with Diverse Real-world Scenes},
author = {Chenyang Lei and Xuhua Huang and Chenyang Qi and Yankun Zhao and Wenxiu Sun and Qiong Yan and Qifeng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03380},
year = {2021}
}