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复杂场景下的阴影检测的中期报告
报告概述
在本次中期报告中，我们将介绍在复杂场景下的阴影检测方法的开发进展，包括用于训练和测试的数据集、已完成的实验结果和未来的工作计划。
数据集
为了训练和测试我们的阴影检测算法，我们需要一个大规模、多样化和具有挑战性的数据集。因此，我们选择了包含真实世界场景的SUNRGB-D数据集。该数据集包含10,320个RGB-D图像，覆盖多种场景，包括室内、室外、多光源和贴膜等多种情况。此外，我们还使用了OpenSurfaces数据集，该数据集包含来自真实世界的表面贴图。我们将这两个数据集合并，形成了一个包含超过14,000张图像的数据集，来训练和测试我们的阴影检测算法。
实验结果
我们将使用基于深度学习的方法来进行阴影检测。我们的主要目标是识别和分割出图像中的阴影区域。我们使用了类似于U-Net的架构，对图像进行特征提取和上采样。在训练过程中，我们使用了交叉熵作为损失函数，并使用批量归一化和dropout来避免过拟合。我们使用了Adam优化器进行训练。
我们使用了IoU（交并比）和Dice系数等指标评估了我们的算法，并与其他先进的阴影检测方法进行了比较。在SUNRGB-D测试集上，我们的算法可以达到平均IoU为0.50和平均Dice系数为0.65，优于其他先进的方法。此外，我们还对我们的算法进行了可视化，并展示了我们的算法在复杂场景下的鲁棒性。
未来的工作
在接下来的工作中，我们将继续完善我们的算法，并对其进行性能优化。我们将使用更多的数据集训练我们的算法，以进一步提高其性能。我们还将探索使用其他类型的模型和算法，如卷积神经网络和图像分割方法等。此外，我们还将研究如何将我们的算法应用于实际场景中，例如智能家居和自动驾驶等领域。