基于Color Constancy的深度学习白平衡解析：ICCV2019论文分析

深度学习在白平衡（Color Constancy，AWB）领域的应用：ICCV2019论文解读

深度学习系统可能受到哪些因素的干扰？
探讨白平衡误差对深度神经网络性能的影响

论文链接：

http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Afifi_What_Else_Can_Fool_Deep_Learning_Addressing_Color_Constancy_Errors_ICCV_2019_paper.pdf

摘要

当前已有大量研究聚焦于局部图像处理技术，这类方法能够诱导深度神经网络（DNNs）生成错误的输出结果。本文则进一步探讨了一种具有相似破坏性效果的全局图像处理方式。具体而言，本文分析了由于错误应用计算色彩恒常性（在摄影领域通常称为白平衡，WB）所引发的强烈色彩偏移现象，这种现象会对DNN在目标图像分割与分类任务中的表现造成负面影响。此外，文章还指出现有图像增强手段在提升DNN鲁棒性方面存在局限，难以适用于WB误差建模。为应对上述挑战，本文提出了一种新的增强方法，可有效模拟精确的颜色恒