光照估计挑战赛:过去两年的经验
计算机视觉与模式识别
2021-01-01 v1
摘要
光照估计是计算色彩恒常性的关键步骤,而计算色彩恒常性是现代数码相机各种图像处理流程的核心部分之一。拥有准确可靠的光照估计对于减少光照对图像色彩的影响十分重要。为激励该领域新思想的产生与新算法的开发,举办了第二届光照估计挑战赛(IEC\#2)。在挑战赛上测试方法相较于在已知数据集上测试的主要优势在于,挑战赛测试图像的真实光照在结果提交前未知,从而防止任何可能有偏的超参数调优。该挑战赛设有多个赛道:通用、室内和双光照,每个赛道关注场景的不同参数。其其他主要特点包括:使用同一相机传感器型号拍摄的约 5000 张图像的新大型数据集、伴随每张图像的人工标注、在众多国家拍摄且利用 SpyderCube 标定物体提取的极其多样光照下的多样内容,以及对在 IEC\#1 中使用的 Cube+ 数据集图像采用的竞赛式标注。本文重点描述过去两届挑战赛、各赛道获胜的算法,以及基于第一届和第二届挑战赛所得结果得出的、对类似未来开发有益的结论。
引用
@article{arxiv.2012.15779,
title = {Illumination Estimation Challenge: experience of past two years},
author = {Egor Ershov and Alex Savchik and Ilya Semenkov and Nikola Banić and Karlo Koscević and Marko Subašić and Alexander Belokopytov and Zhihao Li and Arseniy Terekhin and Daria Senshina and Artem Nikonorov and Yanlin Qian and Marco Buzzelli and Riccardo Riva and Simone Bianco and Raimondo Schettini and Sven Lončarić and Dmitry Nikolaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.15779},
year = {2021}
}