論文の概要: Restoring Vision in Hazy Weather with Hierarchical Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11473v2
• Date: Sun, 24 Sep 2023 02:31:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 04:22:46.743426
• Title: Restoring Vision in Hazy Weather with Hierarchical Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 階層的コントラスト学習による湿潤気候の回復ビジョン
• Authors: Tao Wang, Guangpin Tao, Wanglong Lu, Kaihao Zhang, Wenhan Luo, Xiaoqin Zhang, Tong Lu
• Abstract要約: 階層的コントラストデハージング(HCD)という,効果的な画像デハージング手法を提案する。 HCDは階層的脱ハージングネットワーク(HDN)と新しい階層的コントラスト損失(HCL)から構成される
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.85892601302974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image restoration under hazy weather condition, which is called single image dehazing, has been of significant interest for various computer vision applications. In recent years, deep learning-based methods have achieved success. However, existing image dehazing methods typically neglect the hierarchy of features in the neural network and fail to exploit their relationships fully. To this end, we propose an effective image dehazing method named Hierarchical Contrastive Dehazing (HCD), which is based on feature fusion and contrastive learning strategies. HCD consists of a hierarchical dehazing network (HDN) and a novel hierarchical contrastive loss (HCL). Specifically, the core design in the HDN is a hierarchical interaction module, which utilizes multi-scale activation to revise the feature responses hierarchically. To cooperate with the training of HDN, we propose HCL which performs contrastive learning on hierarchically paired exemplars, facilitating haze removal. Extensive experiments on public datasets, RESIDE, HazeRD, and DENSE-HAZE, demonstrate that HCD quantitatively outperforms the state-of-the-art methods in terms of PSNR, SSIM and achieves better visual quality.
• Abstract（参考訳）: 濃厚な気象条件下でのイメージ復元は、シングルイメージデハジングと呼ばれ、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大きな関心を集めている。 近年,ディープラーニングに基づく手法が成功している。 しかし、既存の画像デハジング手法は通常、ニューラルネットワークの特徴の階層を無視し、それらの関係を完全に活用することができない。 そこで本研究では,特徴融合とコントラスト学習戦略に基づくHCD(Hierarchical Contrastive Dehazing)という効果的な画像デハージング手法を提案する。 HCDは階層的デハージングネットワーク(HDN)と新しい階層的コントラスト損失(HCL)から構成される。 具体的には、HDNの中核設計は階層的な相互作用モジュールであり、マルチスケールのアクティベーションを利用して特徴応答を階層的に修正する。 本研究では,hdnの学習と協調するために,階層的な組合わせ例の対比学習を行い,ヘイズ除去を容易にするhclを提案する。 公開データセット(RESIDE、HazeRD、DENSE-HAZE)に関する大規模な実験は、HCDがPSNR、SSIMの点で最先端の手法を定量的に上回り、視覚的品質を向上させることを実証している。

関連論文リスト

• Self-Supervised Coordinate Projection Network for Sparse-View Computed Tomography [31.774432128324385]
  本研究では,1つのSVシングラムからアーチファクトフリーCT像を再構成する自己監督コーディネートプロジェクションnEtwork(SCOPE)を提案する。 暗黙的ニューラル表現ネットワーク(INR)を用いた類似の問題を解決する最近の研究と比較して、我々の重要な貢献は効果的で単純な再投射戦略である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T06:14:04Z)
• Rank-Enhanced Low-Dimensional Convolution Set for Hyperspectral Image Denoising [50.039949798156826]
  本稿では,ハイパースペクトル(HS)画像の難解化問題に対処する。 ランク付き低次元畳み込み集合(Re-ConvSet)を提案する。 次に、Re-ConvSetを広く使われているU-Netアーキテクチャに組み込んで、HS画像復号法を構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-09T13:35:12Z)
• Hierarchical Similarity Learning for Aliasing Suppression Image Super-Resolution [64.15915577164894]
  エイリアスの影響を抑制するために階層画像超解像ネットワーク(HSRNet)を提案する。 HSRNetは、他の作品よりも定量的かつ視覚的なパフォーマンスを向上し、エイリアスをより効果的に再送信する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T14:55:32Z)
• Total-Body Low-Dose CT Image Denoising using Prior Knowledge Transfer Technique with Contrastive Regularization Mechanism [4.998352078907441]
  放射線線量が少ないと、ノイズやアーティファクトが増加し、臨床診断に大きな影響を及ぼす可能性がある。 高品質な全身低線量CT(LDCT)画像を得るため,従来の深層学習に基づく研究は様々なネットワークアーキテクチャを導入している。 本稿では,NDCT画像から抽出した知識を活用する,新しいタスク内知識伝達手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T06:46:38Z)
• Hierarchical Conditional Flow: A Unified Framework for Image Super-Resolution and Image Rescaling [139.25215100378284]
  画像SRと画像再スケーリングのための統合フレームワークとして階層的条件フロー(HCFlow)を提案する。 HCFlowは、LR画像と残りの高周波成分の分布を同時にモデル化することにより、HRとLR画像ペア間のマッピングを学習する。 さらに性能を高めるために、知覚的損失やGAN損失などの他の損失と、トレーニングで一般的に使用される負の対数類似損失とを組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T16:11:01Z)
• Sparse Coding Driven Deep Decision Tree Ensembles for Nuclear Segmentation in Digital Pathology Images [15.236873250912062]
  デジタル病理画像セグメンテーションタスクにおいて、ディープニューラルネットワークと高い競争力を持つ、容易に訓練されながら強力な表現学習手法を提案する。 ScD2TEと略すこの手法はスパースコーディング駆動の深層決定木アンサンブルと呼ばれ、表現学習の新しい視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-13T02:59:31Z)
• Limited-angle tomographic reconstruction of dense layered objects by dynamical machine learning [68.9515120904028]
  強い散乱準透明物体の有限角トモグラフィーは困難で、非常に不適切な問題である。 このような問題の状況を改善することにより、アーティファクトの削減には、事前の定期化が必要である。 我々は,新しい分割畳み込みゲート再帰ユニット(SC-GRU)をビルディングブロックとして,リカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T11:48:22Z)
• Gradient-Induced Co-Saliency Detection [81.54194063218216]
  Co-SOD(Co-saliency Detection)は、一般的な唾液前景を関連画像のグループに分割することを目的としている。 本稿では,人間の行動にインスパイアされた,勾配誘導型共分散検出法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-28T08:40:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。