論文の概要: Conditional Variational Image Deraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11373v2
• Date: Fri, 8 May 2020 15:29:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 09:56:05.664047
• Title: Conditional Variational Image Deraining
• Title（参考訳）: 条件変動画像レーダリング
• Authors: Ying-Jun Du, Jun Xu, Xian-Tong Zhen, Ming-Ming Cheng, Ling Shao
• Abstract要約: キャラクタリゼーション性能向上のための条件変分画像レイニング(CVID)ネットワーク 本研究では,各画像の降雨密度マップを推定するための空間密度推定(SDE)モジュールを提案する。 合成および実世界のデータセットを用いた実験により,提案したCVIDネットワークは,画像のデライニングにおける従来の決定論的手法よりもはるかに優れた性能が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 158.76814157115223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image deraining is an important yet challenging image processing task. Though deterministic image deraining methods are developed with encouraging performance, they are infeasible to learn flexible representations for probabilistic inference and diverse predictions. Besides, rain intensity varies both in spatial locations and across color channels, making this task more difficult. In this paper, we propose a Conditional Variational Image Deraining (CVID) network for better deraining performance, leveraging the exclusive generative ability of Conditional Variational Auto-Encoder (CVAE) on providing diverse predictions for the rainy image. To perform spatially adaptive deraining, we propose a spatial density estimation (SDE) module to estimate a rain density map for each image. Since rain density varies across different color channels, we also propose a channel-wise (CW) deraining scheme. Experiments on synthesized and real-world datasets show that the proposed CVID network achieves much better performance than previous deterministic methods on image deraining. Extensive ablation studies validate the effectiveness of the proposed SDE module and CW scheme in our CVID network. The code is available at \url{https://github.com/Yingjun-Du/VID}.
• Abstract（参考訳）: イメージデライン化は、重要なが困難な画像処理タスクである。 決定論的イメージデライニング法は性能向上のために開発されているが、確率的推論と多様な予測のための柔軟な表現を学習することは不可能である。 さらに、降雨強度は空間的位置と色チャネルによって異なり、この作業はより困難である。 本稿では,条件付き変分オートエンコーダ(cvae)の排他的生成能力を利用して,雨画像の多様な予測を行う条件付き変分画像デライニング(cvid)ネットワークを提案する。 本研究では,各画像の降雨密度マップを推定する空間密度推定(SDE)モジュールを提案する。 また,降雨密度はカラーチャネルによって異なるため,チャンネルワイズ (cw) 方式を提案する。 合成および実世界のデータセットを用いた実験により,提案したCVIDネットワークは,画像のデライニングにおける従来の決定論的手法よりもはるかに優れた性能が得られることが示された。 広範なアブレーション研究により,提案するsdeモジュールとcwスキームの有効性が検証された。 コードは \url{https://github.com/yingjun-du/vid} で入手できる。

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