【摘 要】
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阴影检测是计算机视觉中的一项重要任务。基于深度学习的阴影检测具有较高的准确率和泛化性能,但该方法需要大量数据对模型进行训练,而构建阴影检测数据集需要对阴影图像进行像素级精度的人工标注,十分耗时费力。本文通过计算机渲染技术构建新的阴影检测数据集,并对阴影检测领域中现存的问题进行分析和研究,旨在减轻构建数据集的工作量与提高模型的准确率。论文的主要研究内容如下:1.针对计算机合成阴影图像与现实世界拍摄的
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阴影检测是计算机视觉中的一项重要任务。基于深度学习的阴影检测具有较高的准确率和泛化性能,但该方法需要大量数据对模型进行训练,而构建阴影检测数据集需要对阴影图像进行像素级精度的人工标注,十分耗时费力。本文通过计算机渲染技术构建新的阴影检测数据集,并对阴影检测领域中现存的问题进行分析和研究,旨在减轻构建数据集的工作量与提高模型的准确率。论文的主要研究内容如下:1.针对计算机合成阴影图像与现实世界拍摄的阴影图像之间存在的域偏移(Domain Shift)问题,提出了一种基于梯度反转层(Gradient Reverse Layer,GRL)的域适应阴影检测方法。首先,将GRL引入到语义丰富的特征提取网络第五层之后,同时设计具有两层卷积层结构的域分类器,并将GRL的输出送入域分类器进行分类。为进一步提升阴影检测效果,在对特征提取网络和域分类器进行域适应训练时,将特征提取网络第四层与第五层网络的参数冻结,从而确保网络只对低级特征进行对齐。在SBU数据集上的实验结果表明,所提的域适应阴影检测方法可以将平衡误差率从10.38降低到9.00,有效提高了模型在目标数据集上的阴影检测效果。2.为了进一步提高模型的阴影检测准确率,提出了一种阴影图像分类辅助的阴影检测方法。首先在特征提取网络最后一层加入步长为1×1,大小为7×7的池化层,将特征图尺寸缩小到1×1,然后在Res Ne Xt101网络的1000分类全连接层后加入输入维度为1000,输出维度为2的全连接层,实现图像分类功能。最后,在训练阴影图像分类任务时冻结特征提取网络第一层到第四层网络的参数,使得域相关的分类任务可以在域无关的特征上进行。在SBU数据集上的实验结果表明,加入阴影图像分类可以进一步提高模型的准确率,将平衡误差率从9.00降低至8.30。
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