論文の概要: Unpaired Deep Image Dehazing Using Contrastive Disentanglement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.07677v1
• Date: Tue, 15 Mar 2022 06:45:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-16 15:41:55.198566
• Title: Unpaired Deep Image Dehazing Using Contrastive Disentanglement Learning
• Title（参考訳）: コントラストディエンタングルメント学習を用いた非ペア深部画像デハジング
• Authors: Xiang Chen, Zhentao Fan, Zhuoran Zheng, Yufeng Li, Yufeng Huang, Longgang Dai, Caihua Kong, Pengpeng Li
• Abstract要約: そこで本稿では,未ペアのクリアでヘイズな画像の集合から,効果的な未ペア学習に基づく画像デハージングネットワークを提案する。 提案手法は,既存の最先端デヘイズ手法に対して良好に機能することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.24651058888557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an effective unpaired learning based image dehazing network from an unpaired set of clear and hazy images. This paper provides a new perspective to treat image dehazing as a two-class separated factor disentanglement task, i.e, the task-relevant factor of clear image reconstruction and the task-irrelevant factor of haze-relevant distribution. To achieve the disentanglement of these two-class factors in deep feature space, contrastive learning is introduced into a CycleGAN framework to learn disentangled representations by guiding the generated images to be associated with latent factors. With such formulation, the proposed contrastive disentangled dehazing method (CDD-GAN) first develops negative generators to cooperate with the encoder network to update alternately, so as to produce a queue of challenging negative adversaries. Then these negative adversaries are trained end-to-end together with the backbone representation network to enhance the discriminative information and promote factor disentanglement performance by maximizing the adversarial contrastive loss. During the training, we further show that hard negative examples can suppress the task-irrelevant factors and unpaired clear exemples can enhance the task-relevant factors, in order to better facilitate haze removal and help image restoration. Extensive experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate that our method performs favorably against existing state-of-the-art unpaired dehazing approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 効果的に未ペアの学習に基づく画像デハージングネットワークを提案する。 本稿では,イメージデハジングを2段階分離因子分散タスク,すなわちクリアイメージ再構成のタスク関連要因とヘイズ関連分布のタスク関連要因として扱う新しい視点を提供する。 深部特徴空間におけるこれら2種類の因子の絡み合いを実現するため、CycleGANフレームワークにコントラスト学習を導入し、生成した画像を潜伏因子に関連付けることによって、非絡み合い表現を学習する。 このような定式化により,提案手法であるcdd-ganは,まず,エンコーダネットワークと協調して交互に更新する負のジェネレータを開発し,難解な負の敵のキューを生成する。 そして、これらの負の敵は、バックボーン表現ネットワークと共にエンドツーエンドに訓練され、識別情報を高め、対向的コントラスト損失を最大化して要因の絡み合い性能を促進する。 トレーニング中,ハード・ネガティブな例がタスクの無関係な因子を抑圧し,アンペアな明快な例がタスク関連因子を増強し,ヘイズ除去の促進と画像復元の助けとなることを示した。 人工的および実世界の両方のデータセットに対する広範囲な実験により、我々の手法は既存の最先端のデハージングアプローチに対して好適に機能することを示した。

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