論文の概要: Efficient and Accurate Multi-scale Topological Network for Single Image Dehazing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12135v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 08:53:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 17:15:58.856213
• Title: Efficient and Accurate Multi-scale Topological Network for Single Image Dehazing
• Title（参考訳）: マルチスケールトポロジネットワークの高効率化と高精度化
• Authors: Qiaosi Yi, Juncheng Li, Faming Fang, Aiwen Jiang, Guixu Zhang
• Abstract要約: 本稿では,入力画像自体の特徴抽出と利用に注意を払います。 本稿では,マルチスケールトポロジカルネットワーク (mstn) を提案する。 一方、我々は、異なるスケールで機能の選択と融合を達成するために、マルチスケール機能融合モジュール(MFFM)と適応機能選択モジュール(AFSM)を設計します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.543771270803056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single image dehazing is a challenging ill-posed problem that has drawn significant attention in the last few years. Recently, convolutional neural networks have achieved great success in image dehazing. However, it is still difficult for these increasingly complex models to recover accurate details from the hazy image. In this paper, we pay attention to the feature extraction and utilization of the input image itself. To achieve this, we propose a Multi-scale Topological Network (MSTN) to fully explore the features at different scales. Meanwhile, we design a Multi-scale Feature Fusion Module (MFFM) and an Adaptive Feature Selection Module (AFSM) to achieve the selection and fusion of features at different scales, so as to achieve progressive image dehazing. This topological network provides a large number of search paths that enable the network to extract abundant image features as well as strong fault tolerance and robustness. In addition, ASFM and MFFM can adaptively select important features and ignore interference information when fusing different scale representations. Extensive experiments are conducted to demonstrate the superiority of our method compared with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 単一画像デハジングは、ここ数年で大きな注目を集めてきた、不適切な問題である。 近年,畳み込みニューラルネットワークは画像デハジングにおいて大きな成功を収めている。 しかし、これらの複雑なモデルがハッジ画像から正確な詳細を復元することは依然として困難である。 本稿では,入力画像自体の特徴抽出と利用に注意を払います。 そこで本稿では,マルチスケール・トポロジカル・ネットワーク(MSTN)を提案する。 一方,MFFM (Multi-scale Feature Fusion Module) とAFSM (Adaptive Feature Selection Module) を設計し,様々なスケールで特徴の選択と融合を実現し,プログレッシブな画像デハジングを実現する。 このトポロジカルネットワークは、ネットワークが豊富な画像機能だけでなく、強いフォールトトレランスと堅牢性を引き出すことを可能にする多数の検索パスを提供します。 さらに、ASFMとMFFMは、異なるスケール表現を融合する際に重要な特徴を適応的に選択し、干渉情報を無視することができる。 最先端の手法と比較し, 本手法の優位性を示すために, 広範な実験を行った。

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