Fugu-MT 論文翻訳(概要): Restoring Vision in Adverse Weather Conditions with Patch-Based Denoising Diffusion Models

論文の概要: Restoring Vision in Adverse Weather Conditions with Patch-Based Denoising Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14626v1
Date: Fri, 29 Jul 2022 11:52:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-01 12:24:39.205876
Title: Restoring Vision in Adverse Weather Conditions with Patch-Based Denoising Diffusion Models
Title（参考訳）: Patch-based denoising Diffusion Modelによる逆気象条件の回復ビジョン
Authors: Ozan \"Ozdenizci, Robert Legenstein
Abstract要約: 本稿では,拡散確率モデルに基づく新しいパッチベースの画像復元アルゴリズムを提案する。我々は,気象特性とマルチウェザー画像復元の両面において,最先端の性能を実現するためのアプローチを実証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.122270502556374
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Image restoration under adverse weather conditions has been of significant interest for various computer vision applications. Recent successful methods rely on the current progress in deep neural network architectural designs (e.g., with vision transformers). Motivated by the recent progress achieved with state-of-the-art conditional generative models, we present a novel patch-based image restoration algorithm based on denoising diffusion probabilistic models. Our patch-based diffusion modeling approach enables size-agnostic image restoration by using a guided denoising process with smoothed noise estimates across overlapping patches during inference. We empirically evaluate our model on benchmark datasets for image desnowing, combined deraining and dehazing, and raindrop removal. We demonstrate our approach to achieve state-of-the-art performances on both weather-specific and multi-weather image restoration, and qualitatively show strong generalization to real-world test images.
Abstract（参考訳）: 悪天候下での画像復元は、様々なコンピュータビジョンアプリケーションにとって重要な関心事である。最近の成功した手法は、ディープニューラルネットワークアーキテクチャ設計(視覚トランスフォーマーなど)の現在の進歩に依存している。本稿では,最新の条件付き生成モデルによる最近の進歩に動機づけられ,分散確率モデルを用いた新しいパッチベース画像復元アルゴリズムを提案する。提案手法は,推定中に重複するパッチにまたがるノイズ推定を平滑化させることで,サイズ非依存な画像復元を可能にする。我々は,画像認識,デレーシングとデヘイジングの組み合わせ,雨滴除去のためのベンチマークデータセット上でのモデル評価を行った。本手法は,気象条件および多天候画像の復元において最先端のパフォーマンスを達成し,実世界のテスト画像に対して定性的に強固な一般化を示す。

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