Определение тени на изображении с помощью глубоких свёрточных нейронных сетей

Abstract

В работе исследуется применение глубоких сверточных нейронных сетей для детектирования теней объектов на изображениях. Обучены модели YOLOv8s и YOLOv11n на специализированном датасете, содержащем изображения теней от кружек и ножей. В ходе эксперимента использовались метрики mAP@50 и mAP@50-95 для оценки качества локализации и классификации теней. Результаты показали высокую точность модели YOLOv8n (mAP@50 ≈ 1,0), подтвердив её эффективность для задач сегментации теней в условиях неоднородного освещения. Исследование демонстрирует потенциал современных архитектур CNN для обработки сложных визуальных искажений, вызванных тенями, и возможность их применения в системах компьютерного зрения реального времени.