論文の概要: Y-net: Multi-scale feature aggregation network with wavelet structure similarity loss function for single image dehazing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13912v1
• Date: Tue, 31 Mar 2020 02:07:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 00:38:27.175390
• Title: Y-net: Multi-scale feature aggregation network with wavelet structure similarity loss function for single image dehazing
• Title（参考訳）: Y-net:単一画像復調のためのウェーブレット構造類似性損失関数付きマルチスケール特徴集約ネットワーク
• Authors: Hao-Hsiang Yang, Chao-Han Huck Yang, Yi-Chang James Tsai
• Abstract要約: 本稿では,その構造から命名されたY-netを提案する。 このネットワークは、マルチスケールの特徴マップを集約することで、鮮明な画像を再構成する。 また、トレーニングステップにおいてウェーブレット構造シミュラリティ(W-SSIM)損失関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.479856828292935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single image dehazing is the ill-posed two-dimensional signal reconstruction problem. Recently, deep convolutional neural networks (CNN) have been successfully used in many computer vision problems. In this paper, we propose a Y-net that is named for its structure. This network reconstructs clear images by aggregating multi-scale features maps. Additionally, we propose a Wavelet Structure SIMilarity (W-SSIM) loss function in the training step. In the proposed loss function, discrete wavelet transforms are applied repeatedly to divide the image into differently sized patches with different frequencies and scales. The proposed loss function is the accumulation of SSIM loss of various patches with respective ratios. Extensive experimental results demonstrate that the proposed Y-net with the W-SSIM loss function restores high-quality clear images and outperforms state-of-the-art algorithms. Code and models are available at https://github.com/dectrfov/Y-net.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージデハジングは、2次元信号再構成の問題である。 近年,多くのコンピュータビジョン問題において深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が成功している。 本稿では,その構造から命名されたY-netを提案する。 このネットワークは、マルチスケールの特徴マップを集約することで、鮮明な画像を再構成する。 さらに、トレーニングステップにおけるウェーブレット構造シミュラリティ(W-SSIM)損失関数を提案する。 損失関数では、離散ウェーブレット変換を繰り返し適用し、異なる周波数とスケールで異なる大きさのパッチに分割する。 提案した損失関数は、それぞれの比率で様々なパッチのSSIM損失の蓄積である。 W-SSIM損失関数を用いたY-netは,高品質なクリアイメージを復元し,最先端のアルゴリズムより優れていることを示す。 コードとモデルはhttps://github.com/dectrfov/y-netで入手できる。

関連論文リスト

• Untrained Perceptual Loss for image denoising of line-like structures in MR images [2.867517731896504]
  本稿では,2次元データに対して行ったような損失関数における未学習ネットワークの特徴マップを比較して,知覚損失を3次元データに変換する。 脳血管画像(MR Angiograms - MRA)と土壌中の植物根画像のMR画像の3次元画像化において,uPL(untrained Perceptual Loss)の性能について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-08T10:05:14Z)
• WiNet: Wavelet-based Incremental Learning for Efficient Medical Image Registration [68.25711405944239]
  深部画像登録は異常な精度と高速な推測を示した。 近年の進歩は、粗大から粗大の方法で密度変形場を推定するために、複数のカスケードまたはピラミッドアーキテクチャを採用している。 本稿では,様々なスケールにわたる変位/速度場に対して,スケールワイブレット係数を漸進的に推定するモデル駆動WiNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T11:51:01Z)
• Parameter-Inverted Image Pyramid Networks [49.35689698870247]
  Inverted Image Pyramid Networks (PIIP) と呼ばれる新しいネットワークアーキテクチャを提案する。 私たちの中核となる考え方は、パラメータサイズの異なるモデルを使用して、画像ピラミッドの解像度の異なるレベルを処理することです。 PIIPは、オブジェクト検出、セグメンテーション、画像分類などのタスクにおいて優れたパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T17:59:10Z)
• Efficient Multi-scale Network with Learnable Discrete Wavelet Transform for Blind Motion Deblurring [25.36888929483233]
  そこで本研究では,シングルインプットとマルチアウトプット(SIMO)に基づくマルチスケールネットワークを提案する。 実世界の軌道特性を学習可能なウェーブレット変換モジュールと組み合わせて、ぼやけた画像から鋭い画像へのステップバイステップ遷移の方向連続性と周波数特性に着目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T02:59:40Z)
• DGNet: Dynamic Gradient-Guided Network for Water-Related Optics Image Enhancement [77.0360085530701]
  水中画像強調(UIE)は、水中環境によって引き起こされる複雑な劣化のために難しい課題である。 従来の手法では、劣化過程を理想化し、中音や物体の動きが画像の特徴の分布に与える影響を無視することが多い。 提案手法では,予測画像を用いて疑似ラベルを動的に更新し,動的勾配を加えてネットワークの勾配空間を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:07:21Z)
• Riesz-Quincunx-UNet Variational Auto-Encoder for Satellite Image Denoising [0.0]
  衛星画像のノイズ低減に使用される画像および時系列分解のためのハイブリッドRQUNet-VAE方式を提案する。 また,本手法をマルチバンド衛星画像に適用し,画像の分解,画像分割,拡散による時系列分解,画像分割などを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T19:51:07Z)
• SiPRNet: End-to-End Learning for Single-Shot Phase Retrieval [8.820823270160695]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、様々な画像再構成タスクにおいて重要な役割を果たしている。 本稿では,1つのフーリエ強度測定から信号を取得するために,SiPRNetという新しいCNN構造を設計する。 提案手法は、シングルショットマスクレス位相検索において、他のCNNおよび従来の最適化手法よりも一貫して優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T16:24:52Z)
• Reducing Redundancy in the Bottleneck Representation of the Autoencoders [98.78384185493624]
  オートエンコーダは教師なしニューラルネットワークの一種であり、様々なタスクを解くのに使用できる。 本稿では,ボトルネック表現における特徴冗長性を明示的に罰する手法を提案する。 我々は,3つの異なるデータセットを用いた次元削減,MNISTデータセットを用いた画像圧縮,ファッションMNISTを用いた画像デノナイズという,さまざまなタスクにまたがってアプローチを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-09T18:48:02Z)
• NeighCNN: A CNN based SAR Speckle Reduction using Feature preserving Loss Function [1.7188280334580193]
  NeighCNNは、乗法ノイズを処理するディープラーニングベースのスペックル削減アルゴリズムである。 様々な合成、および実際のSAR画像は、NeighCNNアーキテクチャのテストに使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-26T04:20:07Z)
• Asymmetric CNN for image super-resolution [102.96131810686231]
  深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、過去5年間で低レベルビジョンに広く適用されています。 画像超解像のための非対称ブロック(AB)、mem?ory拡張ブロック(MEB)、高周波数特徴強調ブロック(HFFEB)からなる非対称CNN(ACNet)を提案する。 我々のACNetは、ブラインドノイズの単一画像超解像(SISR)、ブラインドSISR、ブラインドSISRを効果的に処理できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T07:10:46Z)
• Learning Frequency-aware Dynamic Network for Efficient Super-Resolution [56.98668484450857]
  本稿では、離散コサイン変換(dct)領域の係数に応じて入力を複数の部分に分割する新しい周波数認識動的ネットワークについて検討する。 実際、高周波部は高価な操作で処理され、低周波部は計算負荷を軽減するために安価な操作が割り当てられる。 ベンチマークSISRモデルおよびデータセット上での実験は、周波数認識動的ネットワークが様々なSISRニューラルネットワークに使用できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T12:54:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。