Китайские разработчики научили нейросеть распознавать зеркала на изображениях. Алгоритм делает это благодаря тому, что области изображения с зеркалом и без него обычно различаются по текстуре, цвету, а также семантическим признакам.

Эксперименты показали, что нейросеть выделяет зеркала на фотографиях лучше, чем другие алгоритмы для этой задачи, рассказывают авторы статьи , которая будет представлена на конференции ICCV 2019.

Зеркала представляют собой достаточно большую проблему для алгоритмов компьютерного зрения. Например, при использовании алгоритмов определения глубины на снимке зеркало вероятнее всего внесет искажения в данные и заставит алгоритм «видеть» отраженные объекты на большем расстоянии, чем расположено само зеркало. В качестве решения этой проблемы разработчики предлагают использовать алгоритмы распознавания зеркал, благодаря которым основной алгоритм мог бы игнорировать эту область на снимке. Такие алгоритмы уже существуют, однако пока они имеют низкую точность работы.

Разработчики из Городского университета Гонконга научили алгоритм распознавать зеркала на снимках и качественно выделять их, чтобы затем использовать на таких обработанных изображениях алгоритмы компьютерного зрения. Алгоритм состоит из двух основных частей.