隱蔽目標分割

深度分析

RIDE：基於 Retinex 的影像分解框架提升隱蔽目標分割

本研究聚焦於隱蔽目標分割，提出RIDE利用Retinex理論在同一空間將影像分解為光照與反射兩部份，證明此同質分解可提升前景背景可辨識度，實驗顯著超越傳統頻域方法，此外，作者還設計了辨識差距注意機制與反射空間對比學習，使模型在多項隱蔽分割任務上皆取得領先表現。