【摘 要】
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图像中阴影像素的存在会导致图像内容的不确定性,对计算机视觉任务有害,因此常将阴影检测作为计算机视觉算法的预处理步骤.提出全新的阴影检测网络结构,通过结合输入图像中包
【机 构】
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浙江大学现代光学仪器国家重点实验室
【基金项目】
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国防科技创新特区资助项目;浙江省科技计划资助项目(2017C01033)
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图像中阴影像素的存在会导致图像内容的不确定性,对计算机视觉任务有害,因此常将阴影检测作为计算机视觉算法的预处理步骤.提出全新的阴影检测网络结构,通过结合输入图像中包含的语义信息和像素之间的关联,提升网络性能.使用预训练后的深层网络ResNeXt101作为特征提取前端,提取图像的语义信息,并结合U-net的设计思路,搭建网络结构,完成特征层的上采样过程.在输出层之前使用非局部操作,为每一个像素提供全局信息,建立像素与像素之间的联系.设计注意力生成模块和注意力融合模块,进一步提高检测准确率.分别在SBU、UC
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