論文の概要: QSAM-Net: Rain streak removal by quaternion neural network with self-attention module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04346v1
• Date: Mon, 8 Aug 2022 18:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 12:40:55.385892
• Title: QSAM-Net: Rain streak removal by quaternion neural network with self-attention module
• Title（参考訳）: QSAM-Net:自己保持モジュールを用いた四元系ニューラルネットワークによる降雨ストリーク除去
• Authors: Vladimir Frants, Sos Agaian, Karen Panetta
• Abstract要約: リモートセンシング、画像またはビデオ検索、屋外監視における現実世界のアプリケーションで撮影された画像は、悪天候によって引き起こされる劣化した品質に悩まされる。 雨や霧のような条件は、視覚分析を困難にし、ハイレベルなコンピュータビジョン手法の性能を制限する人工物を導入します。 本稿は,QSAM-Netと呼ばれる自己アテンションモジュールを用いて,雨害を除去する新しい4段階多段階ニューラルネットワークを開発することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8781057504896563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Images captured in real-world applications in remote sensing, image or video retrieval, and outdoor surveillance suffer degraded quality introduced by poor weather conditions. Conditions such as rain and mist, introduce artifacts that make visual analysis challenging and limit the performance of high-level computer vision methods. For time-critical applications where a rapid response is necessary, it becomes crucial to develop algorithms that automatically remove rain, without diminishing the quality of the image contents. This article aims to develop a novel quaternion multi-stage multiscale neural network with a self-attention module called QSAM-Net to remove rain streaks. The novelty of this algorithm is that it requires significantly fewer parameters by a factor of 3.98, over prior methods, while improving visual quality. This is demonstrated by the extensive evaluation and benchmarking on synthetic and real-world rainy images. This feature of QSAM-Net makes the network suitable for implementation on edge devices and applications requiring near real-time performance. The experiments demonstrate that by improving the visual quality of images. In addition, object detection accuracy and training speed are also improved.
• Abstract（参考訳）: リモートセンシング、画像またはビデオ検索、屋外監視といった実世界のアプリケーションで撮影された画像は、悪天候によってもたらされる品質低下に苦しむ。 雨や霧などの条件は、視覚分析を困難にし、高レベルのコンピュータビジョン手法の性能を制限する人工物を導入する。 迅速な応答が必要な時間クリティカルなアプリケーションでは、画像コンテンツの品質を損なうことなく、雨を自動的に除去するアルゴリズムを開発することが重要になる。 本稿は,QSAM-Netと呼ばれる自己アテンションモジュールを用いた4段階多段階ニューラルネットワークを開発し,雨害を取り除くことを目的とする。 このアルゴリズムの新規性は、視覚的品質を改善しつつ、以前の手法よりも3.98倍のパラメータを必要とすることである。 これは、合成および現実世界の雨画像の広範な評価とベンチマークによって示される。 QSAM-Netのこの機能は、エッジデバイスやほぼリアルタイムのパフォーマンスを必要とするアプリケーションの実装に適したネットワークを提供する。 実験により、画像の視覚品質が向上することを示した。 また、オブジェクト検出精度やトレーニング速度も向上している。

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