本文提出了一种新的阴影去除方法，利用非配对数据和 Mask-ShadowGAN 框架，通过循环一致性约束自动学习阴影屏蔽层。研究表明，该方法在 AISTD 和 DESOBA 数据集上显著提高了 RMSE 性能，并通过多任务学习方法联合学习阴影检测和去除，验证了其优越性。