Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Re-parameterization Residual Attention Network For Nonhomogeneous Image Dehazing

論文の概要: Efficient Re-parameterization Residual Attention Network For Nonhomogeneous Image Dehazing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05479v1
Date: Sun, 12 Sep 2021 10:03:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-14 15:24:10.122856
Title: Efficient Re-parameterization Residual Attention Network For Nonhomogeneous Image Dehazing
Title（参考訳）: 非均質画像デハジングのための高効率再パラメータ残差注意ネットワーク
Authors: Tian Ye, ErKang Chen, XinRui Huang, Peng Chen
Abstract要約: ERRA-Netは1200x1600のHD画質の画像を平均166.11 fpsで処理する。我々は, ステップ毎に高周波特徴を抽出するために, カスケードMAブロックを用い, 多層アテンション融合テールは, モデルの浅部と深部を結合してクリーン画像の残像を得る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.723586858098229
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes an end-to-end Efficient Re-parameterizationResidual Attention Network(ERRA-Net) to directly restore the nonhomogeneous hazy image. The contribution of this paper mainly has the following three aspects: 1) A novel Multi-branch Attention (MA) block. The spatial attention mechanism better reconstructs high-frequency features, and the channel attention mechanism treats the features of different channels differently. Multi-branch structure dramatically improves the representation ability of the model and can be changed into a single path structure after re-parameterization to speed up the process of inference. Local Residual Connection allows the low-frequency information in the nonhomogeneous area to pass through the block without processing so that the block can focus on detailed features. 2) A lightweight network structure. We use cascaded MA blocks to extract high-frequency features step by step, and the Multi-layer attention fusion tail combines the shallow and deep features of the model to get the residual of the clean image finally. 3)We propose two novel loss functions to help reconstruct the hazy image ColorAttenuation loss and Laplace Pyramid loss. ERRA-Net has an impressive speed, processing 1200x1600 HD quality images with an average runtime of 166.11 fps. Extensive evaluations demonstrate that ERSANet performs favorably against the SOTA approaches on the real-world hazy images.
Abstract（参考訳）: 本稿では,非均一なハズ画像を直接復元する,終端から終端までの効率的な再パラメータ化Residual Attention Network(ERRA-Net)を提案する。本論文の貢献は主に以下の3つの側面からなる。 1)新しいマルチブランチ注意ブロック(MA)。空間的注意機構は高周波特徴をよりよく再構成し、チャネル注意機構は異なるチャネルの特徴を異なる方法で扱う。マルチブランチ構造はモデルの表現能力を劇的に改善し、再パラメータ化後に単一パス構造に変更して推論プロセスを高速化する。 Local Residual Connectionは、非均一領域の低周波情報を処理せずにブロックを通過させ、ブロックが詳細な特徴に集中できるようにする。 2)軽量ネットワーク構造。我々は, ステップ毎に高周波の特徴を抽出するために, カスケードMAブロックを用い, モデルの浅層および深部の特徴を結合させて, クリーン画像の残像を得る。 3) 2つの新しい損失関数を提案し,色覚失調とラプラスピラミッド失調を再現した。 ERRA-Netは1200x1600のHD画質の画像を平均166.11 fpsで処理する。大規模な評価の結果,ERSANet は実世界のハズイ画像に対する SOTA アプローチに対して好意的に作用することが示された。

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