論文の概要: An Unsupervised Attentive-Adversarial Learning Framework for Single Image Deraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09635v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 16:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 10:29:59.457262
• Title: An Unsupervised Attentive-Adversarial Learning Framework for Single Image Deraining
• Title（参考訳）: 単体画像評価のための教師なし学習フレームワーク
• Authors: Wei Liu, Rui Jiang, Cheng Chen, Tao Lu and Zixiang Xiong
• Abstract要約: 本稿では, 教師なし学習フレームワークUALF(unsupervised attentive-adversarial learning framework)を提案する。 UALFは、合成雨と実際の雨の画像を同時に撮影しながら、降雨量と降雨量の両方を訓練する。 R2Cでは, 降雨・降雨・降雨・降雨・降雨・降雨・降雨・降雨・降雨・降雨の自己相似性を活かすために, 注意雨・降雨の特徴抽出ネットワーク(ARFE)を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.59494337699748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single image deraining has been an important topic in low-level computer vision tasks. The atmospheric veiling effect (which is generated by rain accumulation, similar to fog) usually appears with the rain. Most deep learning-based single image deraining methods mainly focus on rain streak removal by disregarding this effect, which leads to low-quality deraining performance. In addition, these methods are trained only on synthetic data, hence they do not take into account real-world rainy images. To address the above issues, we propose a novel unsupervised attentive-adversarial learning framework (UALF) for single image deraining that trains on both synthetic and real rainy images while simultaneously capturing both rain streaks and rain accumulation features. UALF consists of a Rain-fog2Clean (R2C) transformation block and a Clean2Rain-fog (C2R) transformation block. In R2C, to better characterize the rain-fog fusion feature and to achieve high-quality deraining performance, we employ an attention rain-fog feature extraction network (ARFE) to exploit the self-similarity of global and local rain-fog information by learning the spatial feature correlations. Moreover, to improve the transformation ability of C2R, we design a rain-fog feature decoupling and reorganization network (RFDR) by embedding a rainy image degradation model and a mixed discriminator to preserve richer texture details. Extensive experiments on benchmark rain-fog and rain datasets show that UALF outperforms state-of-the-art deraining methods. We also conduct defogging performance evaluation experiments to further demonstrate the effectiveness of UALF
• Abstract（参考訳）: 低レベルのコンピュータビジョンタスクでは、シングルイメージのデアライニングが重要なトピックとなっている。 大気のヴェイリング効果(霧に似た雨の蓄積によって生じる)は通常、雨とともに現れる。 深層学習に基づく単一画像デライニング手法の多くは,この効果を無視して雨害除去に重点を置いており,低品質なデライニング性能をもたらす。 また、これらの手法は合成データのみに基づいて訓練されるため、実際の降雨画像を考慮に入れない。 以上の課題に対処するため, 降雨量と降雨量の両方を同時に把握しながら, 合成画像と実降雨画像の両方を訓練する, 単一画像デライニングのための教師なし学習フレームワーク (UALF) を提案する。 UALFはRain-fog2Clean(R2C)変換ブロックとC2R変換ブロックで構成される。 r2cでは,降雨フォグの融合特性をよりよく評価し,高品質な流水性能を達成するため,空間的特徴の相関を学習し,大域的・局所的な降雨フォグ情報の自己相似性を活用すべく,注意型降雨フォグ特徴抽出ネットワーク(arfe)を採用している。 さらに,c2rの変形能力を向上させるために,雨画像分解モデルと混合判別器を組み込んで,より詳細なテクスチャを保存し,雨季特徴分離再編成ネットワーク(rfdr)を設計する。 ベンチマークのrain-fogとrain datasetに関する広範囲な実験は、ualfが最先端のレーディング手法を上回っていることを示している。 また、UALFの有効性をさらに実証するため、実証性能評価実験も実施する。

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