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阴影是一种脱离图像质量并降低下游视觉算法的性能的现象。尽管当前的图像删除方法已经取得了有希望的进度，但其中许多需要外部获得的阴影掩码作为输入数据的必要部分，这不仅引入了额外的工作量，而且还会导致由于面具的不准确性而导致阴影边界附近退化的性能。其中一些不需要阴影面具，但是，他们需要多种恢复亮度和颜色信息的恢复，以及保留阴影区域内的质地和结构信息而没有外部线索，这会带来高度不良的性感，并使易于制品的结果。在本文中，我们提出了第一个pol arization引导的图像sha dow re moval解决方案的pol-noss，以较少的伪影以无面膜的方式去除阴影。具体来说，它由一条两阶段的管道组成，可以重新设置不适当的状态，并为管道量身定制的神经网络，以抑制工件。实验结果表明，我们的pol-share在合成图像和现实世界图像上都达到了最先进的性能。
极化指导的无面膜阴影去除
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