論文の概要: Iterative Gradient Encoding Network with Feature Co-Occurrence Loss for Single Image Reflection Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15903v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 19:29:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:42:28.197560
• Title: Iterative Gradient Encoding Network with Feature Co-Occurrence Loss for Single Image Reflection Removal
• Title（参考訳）: 単一画像反射除去のための特徴共起損失を伴う反復勾配符号化ネットワーク
• Authors: Sutanu Bera, Prabir Kumar Biswas
• Abstract要約: 単一画像反射除去のための反復グラデーション符号化ネットワークを提案する。 提案手法は,既存の画像設定に対する反射を良好に除去することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.370905925442655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Removing undesired reflections from a photo taken in front of glass is of great importance for enhancing visual computing systems' efficiency. Previous learning-based approaches have produced visually plausible results for some reflections type, however, failed to generalize against other reflection types. There is a dearth of literature for efficient methods concerning single image reflection removal, which can generalize well in large-scale reflection types. In this study, we proposed an iterative gradient encoding network for single image reflection removal. Next, to further supervise the network in learning the correlation between the transmission layer features, we proposed a feature co-occurrence loss. Extensive experiments on the public benchmark dataset of SIR$^2$ demonstrated that our method can remove reflection favorably against the existing state-of-the-art method on all imaging settings, including diverse backgrounds. Moreover, as the reflection strength increases, our method can still remove reflection even where other state of the art methods failed.
• Abstract（参考訳）: ガラスの前で撮影した写真から望ましくない反射を除去することは、視覚コンピューティングシステムの効率を高める上で非常に重要である。 従来の学習に基づくアプローチでは、いくつかの反射型に対して視覚的に妥当な結果が得られたが、他の反射型に対して一般化できなかった。 単一画像反射除去に関する効率的な手法には文献が多数存在し,大規模な反射型を一般化することができる。 本研究では,単一画像反射除去のための反復勾配符号化ネットワークを提案する。 次に,伝送層の特徴の相関関係を学習するために,ネットワークのさらなる監視を行うため,特徴的共起損失を提案する。 SIR$^2$の公開ベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、多様な背景を含むすべての画像設定における既存の最先端手法に対する反射を良好に除去できることが実証された。 さらに,反射強度が増大するにつれて,他の手法が失敗した場合でも反射を除去することができる。

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