La détection des ombres dans les photos générales constitue un problème non trivial, en raison de la complexité du monde réel. Bien que les détecteurs d’ombres récents aient déjà atteint des performances remarquables sur diverses bases de données de référence, leurs performances restent limitées dans des situations réelles générales. Dans ce travail, nous avons collecté des images contenant des ombres dans plusieurs scénarios et constitué une nouvelle base de données comprenant 10 500 images avec ombres, chacune munie d’un masque de vérité terrain étiqueté, afin de soutenir la détection des ombres dans des environnements complexes. Notre base de données couvre une grande variété de catégories de scènes, avec des ombres de tailles, de positions, de contrastes et de types diversifiés. Par ailleurs, nous analysons de manière exhaustive la complexité de cette base de données, proposons un réseau de détection d’ombres rapide intégrant un module d’amélioration des détails pour capturer finement les caractéristiques des ombres, et démontrons l’efficacité de notre méthode pour détecter les ombres dans des situations générales.