論文の概要: Single Image Reflection Separation via Component Synergy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10027v1
• Date: Sat, 19 Aug 2023 14:25:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 18:17:17.536257
• Title: Single Image Reflection Separation via Component Synergy
• Title（参考訳）: コンポーネントシナジーによる単一画像反射分離
• Authors: Qiming Hu, Xiaojie Guo
• Abstract要約: 反射重畳現象は複雑で、現実世界に広く分布している。 学習可能な残余項を導入することにより、重ね合わせモデルのより一般的な形式を提案する。 その利点をフルに活用するために,ネットワーク構造をさらに精巧に設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57590565534889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The reflection superposition phenomenon is complex and widely distributed in the real world, which derives various simplified linear and nonlinear formulations of the problem. In this paper, based on the investigation of the weaknesses of existing models, we propose a more general form of the superposition model by introducing a learnable residue term, which can effectively capture residual information during decomposition, guiding the separated layers to be complete. In order to fully capitalize on its advantages, we further design the network structure elaborately, including a novel dual-stream interaction mechanism and a powerful decomposition network with a semantic pyramid encoder. Extensive experiments and ablation studies are conducted to verify our superiority over state-of-the-art approaches on multiple real-world benchmark datasets. Our code is publicly available at https://github.com/mingcv/DSRNet.
• Abstract（参考訳）: 反射重畳現象は複雑で現実世界に広く分布しており、様々な単純化された線形および非線形の定式化が導かれる。 本稿では,既存モデルの弱点を解明した上で,分解時の残余情報を効果的に把握し,分離した層を導出する学習可能な残余項を導入することで,重ね合わせモデルのより一般的な形式を提案する。 そこで我々は,その利点を十分に活用するために,新しい2ストリームインタラクション機構と意味的ピラミッドエンコーダを用いた強力な分解ネットワークを含む,ネットワーク構造をさらに精巧に設計する。 複数の実世界のベンチマークデータセットに対する最先端アプローチに対する我々の優位性を検証するために、大規模な実験とアブレーション研究を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/mingcv/dsrnetで公開されています。

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