論文の概要: Implicit Euler ODE Networks for Single-Image Dehazing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06443v1
• Date: Mon, 13 Jul 2020 15:27:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 00:16:13.604646
• Title: Implicit Euler ODE Networks for Single-Image Dehazing
• Title（参考訳）: シングルイメージデハージングのための暗黙のEuler ODEネットワーク
• Authors: Jiawei Shen, Zhuoyan Li, Lei Yu, Gui-Song Xia, Wen Yang
• Abstract要約: 単一画像デハージング問題に対して,効率的なマルチレベル暗黙ネットワーク(MI-Net)を提案する。 提案手法は既存の手法より優れ,最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.34490764631837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks (CNN) have been applied for image dehazing tasks, where the residual network (ResNet) is often adopted as the basic component to avoid the vanishing gradient problem. Recently, many works indicate that the ResNet can be considered as the explicit Euler forward approximation of an ordinary differential equation (ODE). In this paper, we extend the explicit forward approximation to the implicit backward counterpart, which can be realized via a recursive neural network, named IM-block. Given that, we propose an efficient end-to-end multi-level implicit network (MI-Net) for the single image dehazing problem. Moreover, multi-level fusing (MLF) mechanism and residual channel attention block (RCA-block) are adopted to boost performance of our network. Experiments on several dehazing benchmark datasets demonstrate that our method outperforms existing methods and achieves the state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワーク(cnn)は画像デハージングタスクに応用されており、残差ネットワーク(resnet)が消滅勾配問題を回避する基本コンポーネントとして採用されることが多い。 近年、ResNetは通常の微分方程式(ODE)の明示的なオイラー前方近似とみなすことができることが多くの研究で示されている。 本稿では,imブロックと呼ばれる再帰的ニューラルネットワークによって実現可能な暗黙の後方近似に明示的な前方近似を拡張した。 そこで本研究では,単一画像デハージング問題に対して,効率的なマルチレベル暗黙ネットワーク(MI-Net)を提案する。 さらに,ネットワークの性能向上のため,マルチレベル・フュージング(MLF)機構と残留チャネルアテンションブロック(RCAブロック)を採用した。 いくつかのデハージングベンチマークデータセットの実験により、我々の手法は既存の手法より優れ、最先端のパフォーマンスを実現することが示された。

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