Fugu-MT 論文翻訳(概要): DEA-Net: Single image dehazing based on detail-enhanced convolution and content-guided attention

論文の概要: DEA-Net: Single image dehazing based on detail-enhanced convolution and content-guided attention

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04805v1
Date: Thu, 12 Jan 2023 04:27:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-13 14:27:15.723344
Title: DEA-Net: Single image dehazing based on detail-enhanced convolution and content-guided attention
Title（参考訳）: DEA-Net:細部強調畳み込みとコンテンツ誘導による単一画像デハージング
Authors: Zixuan Chen, Zewei He, Zhe-Ming Lu
Abstract要約: 本稿では,De detail-enhanced convolution(DEConv)とContent-guided attention(CGA)を組み合わせたDeep-enhanced attention block(DEAB)を提案する。これらの成分を組み合わせることで,高品質なヘイズフリー画像を復元するための詳細注意ネットワーク(DEA-Net)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.33443834279481
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Single image dehazing is a challenging ill-posed problem which estimates latent haze-free images from observed hazy images. Some existing deep learning based methods are devoted to improving the model performance via increasing the depth or width of convolution. The learning ability of convolutional neural network (CNN) structure is still under-explored. In this paper, a detail-enhanced attention block (DEAB) consisting of the detail-enhanced convolution (DEConv) and the content-guided attention (CGA) is proposed to boost the feature learning for improving the dehazing performance. Specifically, the DEConv integrates prior information into normal convolution layer to enhance the representation and generalization capacity. Then by using the re-parameterization technique, DEConv is equivalently converted into a vanilla convolution with NO extra parameters and computational cost. By assigning unique spatial importance map (SIM) to every channel, CGA can attend more useful information encoded in features. In addition, a CGA-based mixup fusion scheme is presented to effectively fuse the features and aid the gradient flow. By combining above mentioned components, we propose our detail-enhanced attention network (DEA-Net) for recovering high-quality haze-free images. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of our DEA-Net, outperforming the state-of-the-art (SOTA) methods by boosting the PSNR index over 41 dB with only 3.653 M parameters. The source code of our DEA-Net will be made available at https://github.com/cecret3350/DEA-Net.
Abstract（参考訳）: 単一画像デハジングは、観測されたヘイズ画像から潜伏したヘイズフリー画像を推定する難題である。既存のディープラーニングベースの手法は、畳み込みの深さや幅を増大させることで、モデルの性能を改善することに専心している。畳み込みニューラルネットワーク(CNN)構造の学習能力はまだ解明されていない。本稿では,de detail-enhanced convolution (DEConv) とcontent-guided attention (CGA) を組み合わせたDEABを提案する。具体的には、deconvは従来の情報を通常の畳み込み層に統合し、表現と一般化能力を高める。次に、再パラメータ化手法を用いて、DeConvは等価に、余分なパラメータと計算コストのないバニラ畳み込みに変換する。各チャネルに独自の空間重要度マップ(SIM)を割り当てることで、CGAは機能に符号化されたより有用な情報にたどり着くことができる。さらに,cgaベースのmixup fusionスキームにより,その特徴を効果的に融合し,勾配流を支援する。上述の成分を組み合わせることで,高品質なヘイズフリー画像を復元するための詳細注意ネットワーク(DEA-Net)を提案する。実験の結果,3.653MパラメータのPSNR指数を41dB以上に高めることにより,最先端(SOTA)手法よりも優れた結果が得られた。 DEA-Netのソースコードはhttps://github.com/cecret3350/DEA-Netで公開されます。

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