Neu betrachtet: Schatten-Detektion – Ein neuer Benchmark-Datensatz für komplexe Welten

Die Schattendetektion in allgemeinen Fotos stellt aufgrund der Komplexität der realen Welt ein nichttrivialer Problem dar. Obwohl neuere Schattendetektoren bereits beachtliche Leistungen auf verschiedenen Benchmark-Datensätzen erzielt haben, bleiben ihre Ergebnisse für allgemeine realweltliche Situationen weiterhin eingeschränkt. In dieser Arbeit haben wir Schattenbilder aus mehreren Szenarien gesammelt und einen neuen Datensatz mit insgesamt 10.500 Schattenbildern zusammengestellt, wobei jedes Bild mit einer annotierten Ground-Truth-Maske versehen ist, um die Schattenentdeckung in komplexen Umgebungen zu unterstützen. Unser Datensatz umfasst eine vielfältige Vielzahl an Szenenkategorien mit unterschiedlichen Schattengrößen, -positionen, -kontrasten und -typen. Darüber hinaus analysieren wir umfassend die Komplexität des Datensatzes, stellen ein schnelles Schattendetektionsnetzwerk mit einem Detailverbesserungsmodul vor, um feine Schattendetails besser zu erfassen, und demonstrieren die Wirksamkeit unserer Methode zur Schattenentdeckung in allgemeinen Situationen.