SAM-helps-Shadow：当 Segment Anything Model 遇上阴影去除
计算机视觉与模式识别
2023-06-13 v1
摘要
图像阴影去除在真实世界图像而非仅限 ISTD/SRD 等受限数据集上的应用挑战，凸显了该领域对零样本学习的迫切需求。在本研究中，我们创新性地适配 SAM（Segment Anything Model）用于阴影去除，提出 SAM-helps-Shadow，将阴影检测与去除有效整合为单阶段。我们的方法利用模型的检测结果作为促进阴影检测的强先验，随后使用二阶深度展开网络进行阴影去除。SAM-helps-Shadow 的源代码可从 https://github.com/zhangbaijin/SAM-helps-Shadow 获取。
引用
@article{arxiv.2306.06113,
title = {SAM-helps-Shadow:When Segment Anything Model meet shadow removal},
author = {Xiaofeng Zhang and Chaochen Gu and Shanying Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.06113},
year = {2023}
}