计算机视觉人脸反欺骗领域，指导并完成折射图reflection map的详细生成步骤
BASN中提供的生成步骤：大致意思就是先生成折射图，为了避免与背景过拟合，在利用深度图作为二分掩码图，与生成的折射图做内积操作，然后提取折射图上的脸部区域，最后将值归一化[0,1]
尽管在BASN一文中，作者给出了其具体的实现方法，我也按照作者指定的“Single image reflection separation with perceptual losses.”一文中已训练好的框架进行折射图的生成，但生成的折射图与BASN一文中所展示的相比，在颜色上有很多偏差！
BASN中提供的折射图样本：
我在caisia数据集上生成的样本：
原始RGB:
生成的对应的Reflection map：
在OULU数据集上生成的样本：
原始RGB：
生成的reflection map:
同时，为了效仿CASIA，只保留面部区域，我用深度图与原始RGB做内积，得到不包含背景信息的RGB，用它来生成对应的折射图：
原始RGB：
生成的Reflection map:
从以上生成的折射图来看，只有在CASIA上生成的比较完美，但oulu上的，不管是否去掉RGB的背景信息，生成的折射图与BASN提供的相比都不是很理想；
还有BASN中提到的归一化，我当时在折射图生成之后，用BASN提到的方法对折射图进行归一化处理，但归一化后的折射图确是黑乎乎的，让我很是不解！
希望同行的老兄，有在oulu数据集上成功生成reflection map经验的，能够给予指导，在此十分感谢！
