matlab分时代码-SHDNet:ACMMM2020项目“学习从真实图像中检测镜面反射高光”的项目

matlab分时代码概述 这是关于我们的SHDNet的项目。 ， ， 和 与具有非常明亮的文字和材料的示例图像上的最新高光检测方法进行比较。 学习从真实世界的图像中检测镜面反射高光 、、 QiFeng Lin和 镜面高光检测是一个具有挑战性的问题，并且具有许多应用程序，例如闪亮物体检测和光源估计。 尽管已经提出了各种高光检测方法，但是它们不能使高光材料表面与高光区分开，并且不能处理非白平衡图像。 而且，目前，仍然没有用于突出显示检测的基准数据集。 在本文中，我们提出了一个大规模的真实世界高光数据集，其中包含多种材料类别，具有不同的高光形状和外观，其中每个图像都带有带注释的地面真实蒙版。 基于数据集，我们开发了一种基于深度学习的镜面反射高光检测网络（SHDNet），利用多尺度上下文对比功能来准确检测不同尺度的镜面反射高光。 此外，我们为我们的网络设计了一个二进制交叉熵（BCE）损失和一个交叉点在联合边缘（IoUE）的损失。 与现有的高光检测方法相比，我们的方法可以准确地检测不同大小的高光，同时有效地排除非高光区域，例如明亮的材料，非镜面以及彩色照明，甚至光源。 如果您对此项目有任何疑问，