論文の概要: Rich Feature Distillation with Feature Affinity Module for Efficient Image Dehazing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11250v1
• Date: Wed, 13 Jul 2022 18:32:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:27:01.164212
• Title: Rich Feature Distillation with Feature Affinity Module for Efficient Image Dehazing
• Title（参考訳）: 効率的な画像デハージングのための特徴親和性モジュールによる高機能蒸留
• Authors: Sai Mitheran, Anushri Suresh, Nisha J. S., Varun P. Gopi
• Abstract要約: この作業は、単一イメージのヘイズ除去のためのシンプルで軽量で効率的なフレームワークを導入します。 我々は、ヘテロジニアス知識蒸留の概念を用いて、軽量な事前学習された超解像モデルから豊富な「暗黒知識」情報を利用する。 本実験は, RESIDE-Standardデータセットを用いて, 合成および実世界のドメインに対する我々のフレームワークの堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single-image haze removal is a long-standing hurdle for computer vision applications. Several works have been focused on transferring advances from image classification, detection, and segmentation to the niche of image dehazing, primarily focusing on contrastive learning and knowledge distillation. However, these approaches prove computationally expensive, raising concern regarding their applicability to on-the-edge use-cases. This work introduces a simple, lightweight, and efficient framework for single-image haze removal, exploiting rich "dark-knowledge" information from a lightweight pre-trained super-resolution model via the notion of heterogeneous knowledge distillation. We designed a feature affinity module to maximize the flow of rich feature semantics from the super-resolution teacher to the student dehazing network. In order to evaluate the efficacy of our proposed framework, its performance as a plug-and-play setup to a baseline model is examined. Our experiments are carried out on the RESIDE-Standard dataset to demonstrate the robustness of our framework to the synthetic and real-world domains. The extensive qualitative and quantitative results provided establish the effectiveness of the framework, achieving gains of upto 15\% (PSNR) while reducing the model size by $\sim$20 times.
• Abstract（参考訳）: シングルイメージのヘイズ除去は、コンピュータビジョンアプリケーションにとって長年のハードルである。 画像分類、検出、セグメンテーションから画像デハジングのニッチへの移行に焦点が当てられ、主に対照的な学習と知識蒸留に焦点を当てている。 しかし、これらの手法は計算コストが高く、その応用性に対する懸念が高まる。 本研究は,ヘテロジニアスな知識蒸留という概念を通した,軽量事前学習スーパーレゾリューションモデルからのリッチな"ダーク知識"情報を活用することで,単一画像haze除去のための単純で軽量で効率的なフレームワークを提案する。 超解像教師から学生脱ハージングネットワークへのリッチな特徴セマンティクスの流れを最大化する機能親和性モジュールを設計した。 提案手法の有効性を評価するため,ベースラインモデルへのプラグアンドプレイ設定としての性能について検討した。 本実験は, RESIDE-Standardデータセットを用いて, 合成および実世界のドメインに対するフレームワークの堅牢性を示す。 大規模な質的および定量的な結果により、フレームワークの有効性を確立し、最大15\%(PSNR)のゲインを達成し、モデルサイズを$\sim$20倍に削減した。

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