論文の概要: Towards Ground Truth for Single Image Deraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10779v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 00:10:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 15:38:40.588134
• Title: Towards Ground Truth for Single Image Deraining
• Title（参考訳）: 単一画像レーディングの基盤的真実に向けて
• Authors: Yunhao Ba, Howard Zhang, Ethan Yang, Akira Suzuki, Arnold Pfahnl, Chethan Chinder Chandrappa, Celso de Melo, Suya You, Stefano Soatto, Alex Wong, Achuta Kadambi
• Abstract要約: 実世界の雨天とクリーンなイメージペアの大規模データセットを提案する。 雨天と清潔な画像の間の雨変量損失を最小限に抑えて、基盤となるシーンを再構築するディープニューラルネットワークを提案する。 本モデルでは, 種々の条件下での実際の降雨画像において, 最先端のデレーニング手法よりも優れた性能を示すことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.50400293855075
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a large-scale dataset of real-world rainy and clean image pairs and a method to remove degradations, induced by rain streaks and rain accumulation, from the image. As there exists no real-world dataset for deraining, current state-of-the-art methods rely on synthetic data and thus are limited by the sim2real domain gap; moreover, rigorous evaluation remains a challenge due to the absence of a real paired dataset. We fill this gap by collecting the first real paired deraining dataset through meticulous control of non-rain variations. Our dataset enables paired training and quantitative evaluation for diverse real-world rain phenomena (e.g. rain streaks and rain accumulation). To learn a representation invariant to rain phenomena, we propose a deep neural network that reconstructs the underlying scene by minimizing a rain-invariant loss between rainy and clean images. Extensive experiments demonstrate that the proposed dataset benefits existing derainers, and our model can outperform the state-of-the-art deraining methods on real rainy images under various conditions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,実際の降雨量とクリーンなイメージペアの大規模データセットと,降雨量と降雨量による劣化を画像から除去する方法を提案する。 現在の最先端の手法は合成データに依存しているため、sim2realドメインギャップが制限されているため、実際のデータがないため、厳格な評価は課題となっている。 このギャップを埋めるために,非rain変異の細心の注意による制御を通じて,第1の真のペアレーディングデータセットを収集する。 本データセットは,多種多様な降雨現象(降雨量,降雨量など)のペアトレーニングと定量的評価を可能にする。 雨現象に不変な表現を学習するために,雨画像とクリーン画像の間の雨不変損失を最小化することにより,基盤となるシーンを再構成するディープニューラルネットワークを提案する。 大規模実験により,提案手法が既存のデライナーに有益であることを実証し,種々の条件下での実際の雨画像のデリーニング手法を上回ることができることを示した。

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