基于 GoogLeNet 与角度损失函数的人工色彩恒常性
计算机视觉与模式识别
2019-12-05 v2
摘要
色彩恒常性是人类视觉系统在不同光照下感知颜色保持不变的能力。使机器具备这一特性将在许多使用色彩信息的领域中带来益处。特别是，它能显著提升场景理解与物体识别。本文提出一种基于迁移学习的算法，其具有两个主要特点：精度高于许多 SOTA 算法且实现简单。尽管实验中使用了 GoogLeNet，但所提方法可应用于任意 CNN。此外，我们讨论了一种专门针对该问题设计的新型损失函数，并提出了几种最合适的选项。
引用
@article{arxiv.1811.08456,
title = {Artificial Color Constancy via GoogLeNet with Angular Loss Function},
author = {Oleksii Sidorov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.08456},
year = {2019}
}