論文の概要: Contrastive Learning Based Recursive Dynamic Multi-Scale Network for Image Deraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18092v1
• Date: Mon, 29 May 2023 13:51:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 14:49:50.723402
• Title: Contrastive Learning Based Recursive Dynamic Multi-Scale Network for Image Deraining
• Title（参考訳）: コントラスト学習に基づく画像レイニングのための再帰的動的マルチスケールネットワーク
• Authors: Zhiying Jiang, Risheng Liu, Shuzhou Yang, Zengxi Zhang, Xin Fan
• Abstract要約: 雨のストリークは撮影画像の可視性を著しく低下させる。 既存のディープラーニングベースの画像デライニング手法では、手作業で構築されたネットワークを使用して、雨の降った画像から明確な画像への直接投影を学習する。 本稿では,雨天画像と澄んだ画像との相関関係を考察した,対照的な学習に基づく画像デライニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.764883957379745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rain streaks significantly decrease the visibility of captured images and are also a stumbling block that restricts the performance of subsequent computer vision applications. The existing deep learning-based image deraining methods employ manually crafted networks and learn a straightforward projection from rainy images to clear images. In pursuit of better deraining performance, they focus on elaborating a more complicated architecture rather than exploiting the intrinsic properties of the positive and negative information. In this paper, we propose a contrastive learning-based image deraining method that investigates the correlation between rainy and clear images and leverages a contrastive prior to optimize the mutual information of the rainy and restored counterparts. Given the complex and varied real-world rain patterns, we develop a recursive mechanism. It involves multi-scale feature extraction and dynamic cross-level information recruitment modules. The former advances the portrayal of diverse rain patterns more precisely, while the latter can selectively compensate high-level features for shallow-level information. We term the proposed recursive dynamic multi-scale network with a contrastive prior, RDMC. Extensive experiments on synthetic benchmarks and real-world images demonstrate that the proposed RDMC delivers strong performance on the depiction of rain streaks and outperforms the state-of-the-art methods. Moreover, a practical evaluation of object detection and semantic segmentation shows the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 雨のストリークは撮影された画像の可視性を大幅に低下させ、その後のコンピュータビジョンアプリケーションのパフォーマンスを制限している。 既存のディープラーニングベースのイメージレーダリング手法では,手作業によるネットワーク構築と,雨画像からの直接的なプロジェクションの学習が使用されている。 より良いレーディングパフォーマンスを追求するため、彼らはポジティブな情報とネガティブな情報の固有の特性を利用するのではなく、より複雑なアーキテクチャを詳述することに焦点を合わせている。 本稿では,雨と澄んだ画像の相関関係を解析し,雨と復元した画像の相互情報の最適化に先立ってコントラストを利用する,コントラスト学習に基づく画像デライニング手法を提案する。 複雑で多様な実世界の降雨パターンを考えると、再帰的なメカニズムが発達する。 マルチスケールの機能抽出と動的クロスレベル情報リクルートモジュールを含んでいる。 前者は多種多様な雨パターンをより正確に描写し、後者は浅層情報に対して高レベルな特徴を選択的に補うことができる。 提案する再帰的動的マルチスケールネットワークは,従来のRDMCとは対照的である。 合成ベンチマークと実世界の画像を用いた広範囲な実験により,提案するrdmcは雨のストレークの描写に強い性能を与え,最先端の手法を上回っていることが示された。 さらに,オブジェクト検出と意味セグメンテーションの実用的評価を行い,提案手法の有効性を示した。

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