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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 从物体识别中学习光照估计

DOI：10.1109/icip.2018.8451229 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文提出了一种基于深度学习的图像光源估计方法。我们的模型并非通过光源标注进行训练，而是以提升辅助任务（如物体识别）性能为目标。据我们所知，这是首个无需真实光源标注即可训练的深度学习光源估计架构。我们在标准色彩恒常性数据集上评估该方案，并与现有最优方法进行对比。结果表明，在跨数据集评估中，本方案优于大多数深度学习方法；在与参数化解决方案的比较中也展现出具有竞争力的效果。
作者： Marco Buzzelli，Joost van de Weijer，Raimondo Schettini
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种无需训练时使用真实光照标注数据的深度学习光照估计方法，通过物体识别等辅助任务间接训练模型。

研究成果

提出的深度学习光照估计方法无需真实光照数据，通过辅助物体识别任务进行训练，在跨数据集评估中取得具有竞争力的结果，优于部分已学习方法并与其它方法持平。该研究证明了间接学习光照估计的可行性，未来工作有望扩展至多光源等更复杂场景。

研究不足

该方法可能受到训练数据集中光照分布的影响，从而导致非中性的预测结果。预训练期间光照的高变异性可能使OR?？楣诼嘲?，从而阻碍IE训练。在数据集内评估中，其性能不如使用真实光照的方法。

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