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利用注意机制指导光照估计( Guiding the Illumination Estimation Using the Attention Mechanism )
K Koevi M Subai S Lonari
深度学习方法在许多计算机视觉应用中取得了很大的进步。有了注意力等机制，深度模型现在可以引导自己专注于图像中对给定任务更重要的部分。在计算颜色恒常性中，最重要的一步是尽可能准确地估计光照矢量。由于光照估计算法对噪声（例如图像中的模糊区域）很敏感，因此具有在图像中寻找特定区域的机制的能力可能会有所帮助。本文提出了一种具有注意机制的卷积神经网络。注意机制帮助网络聚焦于包含更多内容的区域，并避免可能发生模糊估计的区域。实验结果表明，注意机制有助于网络获得更准确的估计，并将网络的焦点集中在图像梯度较高的区域。与没有注意机制的相同网络结构相比，具有注意机制的网络实现了高达10%的精确度提高。
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