树结构阴影分解
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内容提要
本文提出了一种无监督内在图像分解框架,通过探索反射和阴影之间的独立性、域不变内容约束和物理约束,直接从无监督和不相关的数据中学习反射和阴影的潜在特征。实验表明,该方法在合成和实际图像数据集上表现卓越。
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关键要点
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提出了一种新颖的无监督内在图像分解框架
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该框架不依赖于标记的训练数据和手工制作的先验
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通过探索反射和阴影之间的独立性进行学习
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引入域不变内容约束和物理约束
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直接从无监督和不相关的数据中学习反射和阴影的潜在特征
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在合成和实际图像数据集上的实验表明该方法具有卓越性能
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