論文の概要: Single Image Deraining via Scale-space Invariant Attention Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05049v2
• Date: Thu, 11 Jun 2020 01:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 15:03:41.807757
• Title: Single Image Deraining via Scale-space Invariant Attention Neural Network
• Title（参考訳）: スケール空間不変アテンションニューラルネットワークによる単一画像評価
• Authors: Bo Pang, Deming Zhai, Junjun Jiang, Xianming Liu
• Abstract要約: 我々は,カメラに対するレインステーキの外観の視覚的変化に対処するスケールの概念に取り組む。 本稿では,画素領域よりもコンパクトでロバストな畳み込み特徴領域のマルチスケール相関を表現することを提案する。 このようにして、機能マップの最も活発な存在を、有能な特徴として要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.5284246878277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image enhancement from degradation of rainy artifacts plays a critical role in outdoor visual computing systems. In this paper, we tackle the notion of scale that deals with visual changes in appearance of rain steaks with respect to the camera. Specifically, we revisit multi-scale representation by scale-space theory, and propose to represent the multi-scale correlation in convolutional feature domain, which is more compact and robust than that in pixel domain. Moreover, to improve the modeling ability of the network, we do not treat the extracted multi-scale features equally, but design a novel scale-space invariant attention mechanism to help the network focus on parts of the features. In this way, we summarize the most activated presence of feature maps as the salient features. Extensive experiments results on synthetic and real rainy scenes demonstrate the superior performance of our scheme over the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 降雨アーティファクトの劣化による画像強調は、屋外視覚コンピューティングシステムにおいて重要な役割を果たす。 本稿では,カメラに対する雨ステーキの外観の視覚的変化を扱うスケールの概念について考察する。 具体的には,マルチスケール表現をスケール空間理論で再検討し,画素領域よりもコンパクトで頑健な畳み込み特徴領域におけるマルチスケール相関を表現することを提案する。 さらに,ネットワークのモデリング能力を向上させるために,抽出したマルチスケール特徴を等しく扱うのではなく,ネットワークが特徴の一部に焦点を合わせるのに役立つ,新しいスケール空間不変アテンション機構を設計する。 このようにして、機能マップの最も活発な存在を有能な特徴として要約する。 人工雨と実雨のシーンにおける広範囲な実験の結果は,最先端の手法よりも優れた性能を示している。

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