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港中文博士生分享CVPR论文:用于阴影检测的图像空间上下文特征

分享背景

阴影检测是计算机视觉中基础并富有挑战性的问题。检测阴影区域,为进一步获取图像中的光照情况、物体的形状与位置,以及摄像机的参数提供了可能,同时阴影的存在为目标的检测与跟踪带来了障碍。检测阴影区域需要理解图像全局的语义信息,本文提出通过方向性地分析图像空间上下文信息来理解阴影,同时设计了DSC模型用于检测、去除阴影,并在两个阴影检测数据集以及两个阴影去除数据集上都达到了顶尖的性能。这篇论文已被CVPR 2018收录,并做口头报告(Oral)。

分享主题

用于阴影检测的图像空间上下文特征(Direction-aware Spatial Context Features for Shadow Detection)

分享提纲

1、阴影检测相关工作与研究动机

2、DSC模型介绍

3、实验结果与讨论

4、最新工作---阴影去除

分享人简介

胡枭玮,中国香港中文大学二年级博士生,获得中国香港政府博士研究生奖学金(HKPFS),本科毕业于华南理工大学。主要研究方向为计算机视觉,深度学习。在CVPR, ECCV, AAAI, IJCAI, MICCAI, T-ITS等顶级会议与期刊发表多篇论文。

分享时间

北京时间 7 月 31 日(周二)晚上八点

参与方式

https://club.leiphone.com/page/openclassdetail/523

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180730A1RDYD00?refer=cp_1026
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