論文の概要: A Two-Stage Real Image Deraining Method for GT-RAIN Challenge CVPR 2023
Workshop UG$^{\textbf{2}}$+ Track 3
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07979v1
- Date: Sat, 13 May 2023 18:30:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-16 18:32:44.654769
- Title: A Two-Stage Real Image Deraining Method for GT-RAIN Challenge CVPR 2023
Workshop UG$^{\textbf{2}}$+ Track 3
- Title（参考訳）: gt-rain challenge cvpr 2023 workshop ug$^{\textbf{2}}$+ track 3の2段階実画像レーディング手法
- Authors: Yun Guo, Xueyao Xiao, Xiaoxiong Wang, Yi Li, Yi Chang, Luxin Yan
- Abstract要約: 雨のフレームから鮮明な画像を再構成する2段階の効率的なフレームワークを提案する。
変圧器をベースとした単一画像デライニングネットワークUformerは,大規模な降雨データセット上で事前トレーニングを行うために実装されている。
われわれのフレームワークは精巧に設計されており、豪雨と霧の双方を処理できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.370704973282848
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this technical report, we briefly introduce the solution of our team
HUST\li VIE for GT-Rain Challenge in CVPR 2023 UG$^{2}$+ Track 3. In this task,
we propose an efficient two-stage framework to reconstruct a clear image from
rainy frames. Firstly, a low-rank based video deraining method is utilized to
generate pseudo GT, which fully takes the advantage of multi and aligned rainy
frames. Secondly, a transformer-based single image deraining network Uformer is
implemented to pre-train on large real rain dataset and then fine-tuned on
pseudo GT to further improve image restoration. Moreover, in terms of visual
pleasing effect, a comprehensive image processor module is utilized at the end
of pipeline. Our overall framework is elaborately designed and able to handle
both heavy rainy and foggy sequences provided in the final testing phase.
Finally, we rank 1st on the average structural similarity (SSIM) and rank 2nd
on the average peak signal-to-noise ratio (PSNR). Our code is available at
https://github.com/yunguo224/UG2_Deraining.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,CVPR 2023 UG$^{2}$+ Track 3におけるGT-Rain ChallengeのためのチームHUST\li VIEのソリューションについて紹介する。
本研究では,雨のフレームから鮮明な画像を再構成する効率的な二段階フレームワークを提案する。
まず,マルチフレームとアライメントされた雨枠の利点を生かした疑似gtを生成するために,低ランクビデオデライニング手法を用いる。
第2に,大規模な実雨データセットを事前トレーニングし,擬似gtを微調整して画像復元をさらに改善するために,トランスフォーマによる単一画像レーダネットワーク uformer を実装した。
さらに、視覚的快楽効果の面では、パイプラインの終了時に包括的な画像処理モジュールが使用される。
我々の全体的なフレームワークは精巧に設計されており、最終テストフェーズで提供される豪雨シーケンスと霧のシーケンスの両方を処理できます。
最後に、平均構造類似度(SSIM)で1位、平均ピーク信号-雑音比(PSNR)で2位にランクする。
私たちのコードはhttps://github.com/yunguo224/ug2_derainingで利用可能です。
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