用于视频阴影检测的时间特征扭曲方法
计算机视觉与模式识别
2021-08-02 v1
摘要
尽管近年来单图像阴影检测取得了快速进展，但由于数据稀缺以及时序一致性建模的困难，视频阴影检测仍是一项具有挑战性的任务。当前的视频阴影检测方法通过协同注意力实现这一目标，其大多利用时间上连贯的信息，但在检测移动阴影和小阴影区域时不够鲁棒。在本文中，我们提出了一种简单但强大的方法，以更好地在时间上聚合信息。我们使用基于光流的扭曲模块来对齐并融合帧间特征。我们在多个深度网络层上应用该扭曲模块，以从相邻帧中检索包括局部细节和高层语义信息在内的信息。我们在 ViSha 数据集上训练和测试我们的框架。实验结果表明，我们的模型以 28% 的优势超越最先进的视频阴影检测方法，将 BER 从 16.7 降至 12.0。
引用
@article{arxiv.2107.14287,
title = {Temporal Feature Warping for Video Shadow Detection},
author = {Shilin Hu and Hieu Le and Dimitris Samaras},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.14287},
year = {2021}
}