論文の概要: Closing the Loop: Joint Rain Generation and Removal via Disentangled Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13660v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 08:21:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-26 21:20:03.849699
• Title: Closing the Loop: Joint Rain Generation and Removal via Disentangled Image Translation
• Title（参考訳）: ループを閉じる:不連続画像翻訳による共同雨の発生と除去
• Authors: Yuntong Ye, Yi Chang, Hanyu Zhou, Luxin Yan
• Abstract要約: 我々は、雨の発生と除去は同じ硬貨の両側面であり、密結合であるべきだと主張する。 本稿では,各一方向ネットワークが2ループの連雨発生と除去を含む双方向不整合翻訳ネットワークを提案する。 人工および実世界の降雨データセットに関する実験は、最先端の雨よりも提案手法の優越性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.639320247831181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing deep learning-based image deraining methods have achieved promising performance for synthetic rainy images, typically rely on the pairs of sharp images and simulated rainy counterparts. However, these methods suffer from significant performance drop when facing the real rain, because of the huge gap between the simplified synthetic rain and the complex real rain. In this work, we argue that the rain generation and removal are the two sides of the same coin and should be tightly coupled. To close the loop, we propose to jointly learn real rain generation and removal procedure within a unified disentangled image translation framework. Specifically, we propose a bidirectional disentangled translation network, in which each unidirectional network contains two loops of joint rain generation and removal for both the real and synthetic rain image, respectively. Meanwhile, we enforce the disentanglement strategy by decomposing the rainy image into a clean background and rain layer (rain removal), in order to better preserve the identity background via both the cycle-consistency loss and adversarial loss, and ease the rain layer translating between the real and synthetic rainy image. A counterpart composition with the entanglement strategy is symmetrically applied for rain generation. Extensive experiments on synthetic and real-world rain datasets show the superiority of proposed method compared to state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 既存のディープラーニングに基づく画像デライニング手法は、合成雨画像に対して有望な性能を達成しており、通常は鋭い画像と模擬雨画像のペアに依存している。 しかし, 簡易合成雨と複雑な実雨との間には大きなギャップがあるため, 実際の雨に面した際の性能低下に悩まされている。 本研究では,雨の発生と除去は同じ硬貨の両側面であり,密結合すべきであると主張する。 このループを閉じるために, 統一された画像翻訳フレームワークにおいて, 雨の発生・除去手順を共同学習することを提案する。 具体的には, 実雨画像と合成雨画像の両方に対して, 各一方向ネットワークが2つの共同雨発生ループと除去ループを含む双方向不等角化翻訳ネットワークを提案する。 一方,雨像をクリーンな背景層とレイン層(レイン除去層)に分解し,サイクル整合性損失と対向性損失を両立させ,実際の雨像と合成雨像の間を通した雨層を緩和するため,雨像をクリーンな背景層とレイン除去層に分解する。 この絡み合い戦略と相反する組成物は、雨の発生に対称的に適用される。 人工雨と実世界の降雨データセットに関する広範な実験は、最先端雨と比較して提案手法が優れていることを示している。

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