Single-image shadow detection and removal using paired regions学习解读
本文[1]实现了阴影的检测和去除。 一、摘要 与其他基于像素和边缘的方法不同，该方法是基于区域的。1.对于分割出来的不同区域，预测其之间的相对光照条件，并进行按对分类；2.分类结果之后用于构建各部分之间的图，然后利用graph-cut来标记阴影区域和非阴影区域；3.通过image matting对于检测结果进行处理，基于光照模型，点亮阴影区域。 二、主要介绍 对于所建的图，节点对应着区域特征，稀疏
相关文章
- 1. 论文阅读：Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image
- 2. 【论文阅读】Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image
- 3. MTCNN解读：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
- 4. 论文解读——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks（二）
- 5. 论文解读——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks（一）
- 6. OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
- 7. Improved Object Categorization and Detection Using Comparative Object Similarity
- 8. Boosting Image Forgery Detection using Resampling Features
- 9. Stacked Conditional Generative Adversarial Networks for Jointly Learning Shadow Detection and Shadow
- 10. 【OverFeat】《OverFeat：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. python的安装和Hello，World编写
- 2. 重磅解读：K8s Cluster Autoscaler模块及对应华为云插件Deep Dive
- 3. 鸿蒙学习笔记2（永不断更）
- 4. static关键字 和构造代码块
- 5. JVM笔记
- 6. 无法启动 C/C++ 语言服务器。IntelliSense 功能将被禁用。错误: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回码状态含义
- 8. Java树形结构递归（以时间换空间）和非递归（以空间换时间）
- 9. 数据预处理---缺失值
- 10. 都要2021年了，现代C++有什么值得我们学习的？
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 论文阅读：Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image
- 2. 【论文阅读】Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Image
- 3. MTCNN解读：Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks
- 4. 论文解读——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks（二）
- 5. 论文解读——Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks（一）
- 6. OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
- 7. Improved Object Categorization and Detection Using Comparative Object Similarity
- 8. Boosting Image Forgery Detection using Resampling Features
- 9. Stacked Conditional Generative Adversarial Networks for Jointly Learning Shadow Detection and Shadow
- 10. 【OverFeat】《OverFeat：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》