基于生成对抗网络的电商产品品牌标签反照率提取
计算机视觉与模式识别
2021-10-08 v2 机器学习
摘要
本文提出了一种提取电商产品品牌标签反照率的解决方案。为此，我们生成了一个大规模照片级真实感合成数据集用于反照率提取，随后训练一个生成模型，将具有不同光照条件的图像转换为反照率。我们进行了广泛的评估，以测试我们的方法对真实场景图像（in-the-wild images）的泛化能力。实验结果表明，与现有方法相比，我们的解决方案在未见过的渲染图像和真实场景图像上均具有更好的泛化性能。
引用
@article{arxiv.2109.02929,
title = {Brand Label Albedo Extraction of eCommerce Products using Generative Adversarial Network},
author = {Suman Sapkota and Manish Juneja and Laurynas Keleras and Pranav Kotwal and Binod Bhattarai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.02929},
year = {2021}
}
备注
5 pages, 5 figures