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公开(公告)号：CN115147412B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211051584.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种内存传递的长时序网络及视频阴影检测方法，该方法利用现有的有标注的图像阴影检测数据集的协助来生成高质量的视频阴影检测伪标签作为额外的监督信息缓解基于学习的视频阴影检测方法对于有标签数据的依赖；此外，通过显式地存储视频的历史信息来有效地生成长时序一致的视频阴影检测结果。解决了当前视频阴影检测方法鲁棒性较差难以泛化到实际应用中，长时序一致性难以保持的问题，实现了对于视频数据的鲁棒的视频阴影检测。
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公开(公告)号：CN115147412A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211051584.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种内存传递的长时序网络及视频阴影检测方法，该方法利用现有的有标注的图像阴影检测数据集的协助来生成高质量的视频阴影检测伪标签作为额外的监督信息缓解基于学习的视频阴影检测方法对于有标签数据的依赖；此外，通过显式地存储视频的历史信息来有效地生成长时序一致的视频阴影检测结果。解决了当前视频阴影检测方法鲁棒性较差难以泛化到实际应用中，长时序一致性难以保持的问题，实现了对于视频数据的鲁棒的视频阴影检测。
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公开(公告)号：CN114782782A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210696178.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/50 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及单目深度估计领域，公开了一种单目深度估计模型学习性能的不确定性量化方法，通过设计不确定性测量策略、不确定性引导策略和不确定性后处理策略。不仅能高效测量自监督单目深度模型输出深度图的不确定性，并且可以利用不确定性信息引导网络学习和对深度图进行后处理。本发明简单有效，不需要添加网络模块，避免了对基线模型网络结构的修改，可推广到现有和未来的自监督单目深度模型当中。
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公开(公告)号：CN113379698B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110637778.3
申请日：2021-06-08
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明设计了一种一种分步联合监督的光照估计方法，仅用单张RGB图片即可估算出图片中任意位置的光照信息。使用分步网络的结构将原始任务分解为处理相机视角内信息、预测相机视角外信息、将低动态范围图像逆映射到高动态图像这三个较为简单的子任务。使用垂线段表示预测位置来得到更加准确的变形算法，并利用曝光程度图对光照的位置和强度进行直接监督促以提高光照信息的准确性。此外还通过一个密集的光照注意力网络将光照信息共享到全景图的纹理分支，来使得生成的纹理信息与光照信息相匹配。本发明使用强度校准的算法来得到与输入图像强度匹配的HDR全景图。仅用单张RGB图片即可估算出图片中任意位置的光照信息。
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公开(公告)号：CN114332288B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210250078.3
申请日：2022-03-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于短语驱动生成对抗网络的文本生成图像的方法及网络。利用一种基于Transformer的文本编码器将输入文本编码成单词特征矩阵和句子特征向量，并得到一种基于文本相关性分析的短语特征矩阵。同时，建立了一个基于图卷积网络的文本生成图像相似度模型。该模型可以评估文本与生成的场景图像之间的细粒度短语物体相似度，并建模不同物体之间的相对位置约束。此外，通过设计的短语物体判别器来判断生成的物体的真实性，并检查短语和物体之间的一致性。实验结果表明我们所提出的方法能够比目前最先进的方法生成更好的场景图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114298946A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202210229519.1
申请日：2022-03-10
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于框架细节增强的深度学习点云补全方法，通过充分利用形状框架和细节之间的相互联系来更好地进行点云补全。该网络包含了一个框架‑细节Transformer模块，其中包含交叉注意力层和自注意力层，以充分探索从局部细节到全局形状的相关性，并利用它来增强整体形状框架。本发明不仅能够增强点云补全的细节和整体的准确度。
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公开(公告)号：CN114004803A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111269555.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及增强现实领域，提供了一种基于物体的光照编辑方法，首先提出了一种基于物理渲染技术，构建一套大规模、高质量的数据集，用于物体光照编辑任务；将构建的合成数据及其相应的光照信息作为网络的输入，并通过多尺度注意力机制来学习场景中真实物体的阴影信息，为场景中插入的虚拟物体的阴影生成提供参考和指导；通过利用光照交换机制，有效地实现场景中插入的虚拟前景物体光照信息与背景光照信息进行交换，实现前景与背景的光照融合；最后通过生成式对抗学习实现更加真实地场景光照和谐图像并输出。本发明能够避免任何逆渲染技术且简单、鲁棒、有效地实现物体光照编辑，实现场景的光照和谐。
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公开(公告)号：CN113628129A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110812986.2
申请日：2021-07-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及图像处理中的阴影消除领域，提供了一种基于半监督的边缘注意力对单幅图像进行阴影去除的方法。该方法包括生成器和判别器两个部分，其中生成器中又分为阴影检测网络、边缘注意力模块和阴影消除网络。本发明通过半监督学习网络的训练，可以对复杂场景的阴影图像的阴影区域进行检测，并指导阴影图像进行阴影消除，获得较好的阴影消除的图像。
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公开(公告)号：CN118314272A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410514521.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T15/50 , G06T15/04 , G06T15/08 , G06T15/20 , G06V10/44 , G06V10/60 , G06V20/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 一种快速估计室内场景三维光照的方法及相关设备。该方法包括：将室内三维光照简化为直接光和环境光两部分，并设计了一种混合高斯球体的参数化三维光照表示，表示场景中任一空间位置的光照信息，结合由场景深度信息得到的局部环境纹理，可以转化为具有一定高频细节的HDR环境贴图。同时，本申请使用深度学习的方法，基于轻量化思想，设计了光照特征提取网络和环境纹理增强网络，用于预测三维光照参数，并构建高质量光照估计数据集用于网络训练。本申请实现了三维光照估计在推理速度与光照质量之间的平衡，可将各种材质的三维模型进行重光照并融入真实场景中，达到具有真实感的虚实结合效果。
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公开(公告)号：CN117557762A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202410041985.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及穿衣人体重建领域，提出了一种基于单目视频的动态宽松服装人体重建方法。首先在规范空间中初始化一个估计的3D穿衣人体，使用两种表示形式，即显式网格和隐式SDF，通过分析视频连续帧之间的物理信息，引入了一种动态变形场DDF方法来优化变形场。DDF分析了宽松服装的受力情况，从而提高了变形的可解释性，并有效地捕捉宽松服装的自由运动。此外还将SMPL的蒙皮权重扩散到每个主体，并在优化过程中微调人体姿势和蒙皮权重，以改进蒙皮权重变换。通过合理的初始化和DDF方法，能够更准确地模拟现实世界中的物理行为。通过大量实验该方法具有卓越的效果。
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