論文の概要: Sparse Sampling Transformer with Uncertainty-Driven Ranking for Unified
Removal of Raindrops and Rain Streaks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14153v1
- Date: Sun, 27 Aug 2023 16:33:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 16:36:17.185010
- Title: Sparse Sampling Transformer with Uncertainty-Driven Ranking for Unified
Removal of Raindrops and Rain Streaks
- Title（参考訳）: 雨滴と雨天の統一除去のための不確かさ駆動ランク付スパースサンプリング変圧器
- Authors: Sixiang Chen, Tian Ye, Jinbin Bai, Erkang Chen, Jun Shi, Lei Zhu
- Abstract要約: 実際の世界では、雨による画像劣化は、しばしば雨害と雨滴の組み合わせを示し、それによって根底にあるクリーンなイメージを回復する課題が増大する。
本稿は,グローバルな視点における劣化関係を学習し,モデル化するための,効率的かつ柔軟なメカニズムを提案することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.00078021737863
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the real world, image degradations caused by rain often exhibit a
combination of rain streaks and raindrops, thereby increasing the challenges of
recovering the underlying clean image. Note that the rain streaks and raindrops
have diverse shapes, sizes, and locations in the captured image, and thus
modeling the correlation relationship between irregular degradations caused by
rain artifacts is a necessary prerequisite for image deraining. This paper aims
to present an efficient and flexible mechanism to learn and model degradation
relationships in a global view, thereby achieving a unified removal of
intricate rain scenes. To do so, we propose a Sparse Sampling Transformer based
on Uncertainty-Driven Ranking, dubbed UDR-S2Former. Compared to previous
methods, our UDR-S2Former has three merits. First, it can adaptively sample
relevant image degradation information to model underlying degradation
relationships. Second, explicit application of the uncertainty-driven ranking
strategy can facilitate the network to attend to degradation features and
understand the reconstruction process. Finally, experimental results show that
our UDR-S2Former clearly outperforms state-of-the-art methods for all
benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 現実世界では、雨による画像劣化は雨のストレークと雨滴の組み合わせをしばしば表わすため、基礎となるクリーンイメージの回復の課題が増大する。
降雨量と降雨量には形状,大きさ,位置が異なっており,降雨物による不規則な劣化との相関関係をモデル化することが,画像の劣化に必要不可欠である。
本研究の目的は,グローバルビューにおける劣化関係を学習し,モデル化するための効率的かつ柔軟なメカニズムを提供することである。
そこで我々は,UDR-S2Formerと呼ばれる不確実性駆動型ランキングに基づくスパースサンプリング変換器を提案する。
従来の方法と比較して、UDR-S2Formerには3つのメリットがあります。
まず、関連する画像劣化情報を適応的にサンプリングし、基礎となる劣化関係をモデル化する。
第2に、不確実性駆動型ランキング戦略の明示的な適用により、ネットワークが劣化機能に対応し、再構築プロセスを理解することができる。
最後に、UDR-S2Formerは、すべてのベンチマークで最先端の手法よりも明らかに優れていることを示す。
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