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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 14:40 Learning from Synthetic Shadows ○Naoto Inoue・Toshihiko Yamasaki（UTokyo）  PRMU2020-92 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Shadow removal is essential for some downstream tasks in computer vision and computer graphics. Recent shadow removal approaches all train convolutional neural networks (CNN) on real paired shadow/shadow-free/mask image datasets. However, obtaining a large-scale, diverse, and accurate dataset has been a primary challenge. It limits the generalization performance of the learned models on shadow images with unseen shapes/intensities. We present SynShadow, a novel large-scale synthetic shadow/shadow-free/matte image triplets dataset and a pipeline to synthesize it to tackle this challenge. We extend a physically-grounded shadow illumination model and synthesize a shadow image given an arbitrary combination of a shadow-free image, a matte image, and shadow attenuation parameters. This pipeline enables us to sample a countless number of the triplets. SynShadow offers a dataset with high fidelity and diversity. We demonstrate that shadow removal models trained on SynShadow perform favorably in removing shadows with various shapes and intensities. Furthermore, we show that simply fine-tuning from a SynShadow-pre-trained model improves existing shadow detection and removal models. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | shadow removal / shadow detection / CNN / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-92, pp. 133-138, 2021年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2020-92 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2020-92 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 |
| テーマ（英） | Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-03-PRMU-CVIM |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning from Synthetic Shadows |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / shadow removal |
| キーワード(2)（和/英） | / shadow detection |
| キーワード(3)（和/英） | / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 直人 / Naoto Inoue / イノウエ ナオト |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山崎 俊彦 / Toshihiko Yamasaki / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 14:40:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2020-92 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.133-138 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (PRMU) |
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