論文の概要: UnfairGAN: An Enhanced Generative Adversarial Network for Raindrop
Removal from A Single Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05523v1
- Date: Mon, 11 Oct 2021 18:02:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-14 09:32:22.699874
- Title: UnfairGAN: An Enhanced Generative Adversarial Network for Raindrop
Removal from A Single Image
- Title(参考訳): UnfairGAN: 単一画像からの降雨除去のための改良された生成的敵ネットワーク
- Authors: Duc Manh Nguyen, Sang-Woong Lee
- Abstract要約: UnfairGANは、エッジや雨量推定といった事前の高レベル情報を活用することで、デライニング性能を向上させることができる、改良された生成的敵ネットワークである。
提案手法は, 定量的な計測値と視覚的品質に関する降雨量について, 従来の手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.642603456626391
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image deraining is a new challenging problem in real-world applications, such
as autonomous vehicles. In a bad weather condition of heavy rainfall,
raindrops, mainly hitting glasses or windshields, can significantly reduce
observation ability. Moreover, raindrops spreading over the glass can yield
refraction's physical effect, which seriously impedes the sightline or
undermine machine learning systems. In this paper, we propose an enhanced
generative adversarial network to deal with the challenging problems of
raindrops. UnfairGAN is an enhanced generative adversarial network that can
utilize prior high-level information, such as edges and rain estimation, to
boost deraining performance. To demonstrate UnfairGAN, we introduce a large
dataset for training deep learning models of rain removal. The experimental
results show that our proposed method is superior to other state-of-the-art
approaches of deraining raindrops regarding quantitative metrics and visual
quality.
- Abstract(参考訳): 画像のデライン化は、自動運転車のような現実世界のアプリケーションでは、新しい難しい問題だ。
豪雨の悪天候下では、主にガラスやフロントガラスを打つ雨滴は観測能力を著しく低下させる。
さらに、ガラスの上に広がる雨滴は屈折の物理的効果をもたらし、視覚系や機械学習システムに深刻な障害を与える。
本稿では,雨滴の難解な問題に対処するために,生成的敵ネットワークの強化を提案する。
不公平は、エッジや雨量推定などの事前のハイレベル情報を利用して、デレーシング性能を向上させる、強化された生成的敵意ネットワークである。
UnfairGANを実証するために、雨除去の深層学習モデルをトレーニングするための大規模なデータセットを導入する。
実験の結果,提案手法は,定量的な測定値と視覚的品質に関する降雨量削減手法よりも優れていることがわかった。
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