SDDNet: スタイルガイダンス付き二層分離ネットワークによる影検出

影検出において大きな進歩が見られますが、現行の手法は背景色の悪影響により、複雑な背景上に影がある場合に誤りを引き起こすことがあります。人間の視覚システムから着想を得て、入力影画像を背景層と影層の合成として扱い、これらの層を独立してモデル化するためのスタイルガイド付き二重層分離ネットワーク（Style-guided Dual-layer Disentanglement Network: SDDNet）を設計しました。これにより、特徴分離再結合（Feature Separation and Recombination: FSR）モジュールを開発し、各成分に対して専門的な監督を提供することでマルチレベル特徴を影関連成分と背景関連成分に分解し、再構成制約を通じて情報の一貫性を保ちながら冗長性を避けることが可能となりました。さらに、スタイル差異化と均一化に焦点を当てた影スタイルフィルター（Shadow Style Filter: SSF）モジュールを提案し、特徴分離をガイドします。これらの2つのモジュールと全体的なパイプラインにより、当モデルは背景色の悪影響を効果的に最小化し、3つの公開データセットで優れた性能を示すとともに、リアルタイム推論速度32 FPS（フレーム毎秒）を達成しています。