实例阴影检测
计算机视觉与模式识别
2020-06-23 v2
摘要
实例阴影检测是一个全新的问题，旨在寻找与物体实例配对的阴影实例。为此，我们首先准备了一个名为 SOBA（意为 Shadow-OBject Association，阴影-物体关联）的新数据集，包含 1000 张照片中的 3623 对阴影与物体实例，每张均带有独立标注的掩码。其次，我们设计了 LISA（意为 Light-guided Instance Shadow-object Association，光引导的实例阴影-物体关联），一个端到端框架，用于自动预测阴影与物体实例，以及阴影-物体关联和光照方向。然后，我们将预测的阴影与物体实例配对，并与预测的阴影-物体关联进行匹配以生成最终结果。在评估中，我们制定了一种称为阴影-物体平均精度（shadow-object average precision）的新指标来衡量我们结果的性能。此外，我们进行了多种实验，并展示了我们的方法在光照方向估计和照片编辑上的适用性。
引用
@article{arxiv.1911.07034,
title = {Instance Shadow Detection},
author = {Tianyu Wang and Xiaowei Hu and Qiong Wang and Pheng-Ann Heng and Chi-Wing Fu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07034},
year = {2020}
}
备注
Accepted to CVPR 2020