論文の概要: Fast Deep Multi-patch Hierarchical Network for Nonhomogeneous Image
Dehazing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05999v1
- Date: Tue, 12 May 2020 18:26:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 19:26:35.196066
- Title: Fast Deep Multi-patch Hierarchical Network for Nonhomogeneous Image
Dehazing
- Title(参考訳): 非均質画像デハジングのための高速深層マルチパッチ階層ネットワーク
- Authors: Sourya Dipta Das, Saikat Dutta
- Abstract要約: 非均一なハッシュ画像を復元する高速なディープマルチパッチ階層ネットワークを提案する。
提案手法は, 現場の霧や霧の密度の異なる環境に対して, 極めて堅牢である。
また、1200x1600 HDの画質画像を処理するために平均0.0145sの現在のマルチスケールメソッドと比較して高速なランタイムも提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.23223466960883
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, CNN based end-to-end deep learning methods achieve superiority in
Image Dehazing but they tend to fail drastically in Non-homogeneous dehazing.
Apart from that, existing popular Multi-scale approaches are runtime intensive
and memory inefficient. In this context, we proposed a fast Deep Multi-patch
Hierarchical Network to restore Non-homogeneous hazed images by aggregating
features from multiple image patches from different spatial sections of the
hazed image with fewer number of network parameters. Our proposed method is
quite robust for different environments with various density of the haze or fog
in the scene and very lightweight as the total size of the model is around 21.7
MB. It also provides faster runtime compared to current multi-scale methods
with an average runtime of 0.0145s to process 1200x1600 HD quality image.
Finally, we show the superiority of this network on Dense Haze Removal to other
state-of-the-art models.
- Abstract(参考訳): 近年,CNNをベースとしたエンドツーエンドのディープラーニング手法は,画像デハジングにおいて優位性を実現しているが,非均一なデハジングでは著しく失敗する傾向にある。
それとは別に、既存の一般的なマルチスケールアプローチは実行時集約的でメモリ非効率である。
本研究では,ネットワークパラメータの少ないhazed画像の異なる空間領域の複数の画像パッチから特徴を集約することにより,不均質なhazed画像を復元する高速深層マルチパッチ階層ネットワークを提案する。
提案手法は,現場の霧や霧の密度の異なる環境に対して非常に堅牢であり,モデル全体のサイズが約21.7MBであるため,非常に軽量である。
また、1200x1600 HDの画質画像を処理するために平均0.0145sの現在のマルチスケールメソッドと比較して高速なランタイムも提供する。
最後に,Dense Haze 除去におけるネットワークの他の最先端モデルに対する優位性を示す。
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