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摘要
光线照射镜面物体产生的镜面反射使得采集的图像产生高光现象，高光会影响很多视觉任务的精度。针对图片的去高光问题，在经典无监督学习CycleGAN的框架下提出了一种端到端的分层网络，该模型的输入为已标定的序列高光图像，输出为去除高光的图像。为了获取成对数据集以训练网络，使用可微分渲染器生成视角、光照可控镜面反射-漫反射成对合成数据集。无监督CycleGAN图像风格迁移网络作用于输入图像时，仅使用小批量的背景图片，即可将图像分解为前景与背景，图像风格迁移网络仅作用于前景，进一步提高了图像转换的精度。实验结果表明，该方法可有效去除高光。
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