【摘 要】
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图像中阴影区域的存在会导致图像内容的不确定性,不利于其他计算机视觉任务,因此常将阴影检测作为计算机视觉算法的预处理过程。然而,现有的阴影检测算法大多采用多级网络结构,导致模型训练困难,虽然已经提出了一些采用单级网络结构的算法,但它们只关注了局部的阴影,忽略了阴影之间的联系。针对该问题,为提升阴影检测的准确率和鲁棒性,提出了基于混合注意力模型的阴影检测方法。首先将预训练后的深层网络ResNext10
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,湖北省软件工程工程技术研究中心（湖北大学）,智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心（湖北大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61977021),国家自然科学基金青年科学基金项目资助项目(61902114),湖北省2019年技术创新专项(2019ACA144)。
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图像中阴影区域的存在会导致图像内容的不确定性,不利于其他计算机视觉任务,因此常将阴影检测作为计算机视觉算法的预处理过程。然而,现有的阴影检测算法大多采用多级网络结构,导致模型训练困难,虽然已经提出了一些采用单级网络结构的算法,但它们只关注了局部的阴影,忽略了阴影之间的联系。针对该问题,为提升阴影检测的准确率和鲁棒性,提出了基于混合注意力模型的阴影检测方法。首先将预训练后的深层网络ResNext101作为前端特征提取网络,提取图像的基本特征;其次采用双向金字塔结构由浅入深、由深到浅的方式进行特征融合,
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