論文の概要: Hierarchical-level rain image generative model based on GAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02964v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 12:59:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 15:36:33.209562
- Title: Hierarchical-level rain image generative model based on GAN
- Title(参考訳): GANに基づく階層型降雨画像生成モデル
- Authors: Zhenyuan Liu, Tong Jia, Xingyu Xing, Jianfeng Wu, Junyi Chen
- Abstract要約: 階層レベルの降雨画像生成モデルである雨条件型CycleGANを構築した。
条件付きGANでは、異なる降雨強度がラベルとして導入されている。
モデル構造を最適化し、モード崩壊の問題を緩和するためにトレーニング戦略を調整する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.956959291938016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous vehicles are exposed to various weather during operation, which is
likely to trigger the performance limitations of the perception system, leading
to the safety of the intended functionality (SOTIF) problems. To efficiently
generate data for testing the performance of visual perception algorithms under
various weather conditions, a hierarchical-level rain image generative model,
rain conditional CycleGAN (RCCycleGAN), is constructed. RCCycleGAN is based on
the generative adversarial network (GAN) and can generate images of light,
medium, and heavy rain. Different rain intensities are introduced as labels in
conditional GAN (CGAN). Meanwhile, the model structure is optimized and the
training strategy is adjusted to alleviate the problem of mode collapse. In
addition, natural rain images of different intensities are collected and
processed for model training and validation. Compared with the two baseline
models, CycleGAN and DerainCycleGAN, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of
RCCycleGAN on the test dataset is improved by 2.58 dB and 0.74 dB, and the
structural similarity (SSIM) is improved by 18% and 8%, respectively. The
ablation experiments are also carried out to validate the effectiveness of the
model tuning.
- Abstract(参考訳): 自律走行車は運転中に様々な天候に曝され、知覚システムの性能上の制限が引き起こされる可能性があり、意図された機能(SOTIF)問題の安全性につながる。
様々な気象条件下で視覚知覚アルゴリズムの性能をテストするためのデータを効率的に生成するため、階層レベルの雨画像生成モデルであるrain conditional cyclegan(rccyclegan)が構築される。
RCCycleGANはGAN(Generative Adversarial Network)に基づいており、光、中、大雨の画像を生成することができる。
降雨強度は条件付きGAN(CGAN)のラベルとして導入される。
一方、モデル構造を最適化し、モード崩壊の問題を緩和するためにトレーニング戦略を調整する。
さらに、異なる強度の自然雨画像を収集し、モデルトレーニングと検証のために処理する。
試験データセット上のRCCycleGANのピーク信号-雑音比(PSNR)は、CycleGANとDerainCycleGANの2つのベースラインモデルと比較して2.58dBおよび0.74dB改善され、構造類似度(SSIM)はそれぞれ18%および8%改善されている。
また, モデルチューニングの有効性を検証するため, アブレーション実験を行った。
関連論文リスト
- DGNet: Dynamic Gradient-Guided Network for Water-Related Optics Image
Enhancement [77.0360085530701]
水中画像強調(UIE)は、水中環境によって引き起こされる複雑な劣化のために難しい課題である。
従来の手法では、劣化過程を理想化し、中音や物体の動きが画像の特徴の分布に与える影響を無視することが多い。
提案手法では,予測画像を用いて疑似ラベルを動的に更新し,動的勾配を加えてネットワークの勾配空間を最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T06:07:21Z) - Sparse Sampling Transformer with Uncertainty-Driven Ranking for Unified
Removal of Raindrops and Rain Streaks [17.00078021737863]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-27T16:33:11Z) - DuDGAN: Improving Class-Conditional GANs via Dual-Diffusion [2.458437232470188]
GAN(Generative Adversarial Network)を用いたクラス条件画像生成について,様々な手法を用いて検討した。
本稿では,DuDGANと呼ばれる2次元拡散型ノイズ注入法を取り入れたGANを用いたクラス条件画像生成手法を提案する。
提案手法は,画像生成のための現状条件付きGANモデルよりも性能的に優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-24T07:59:44Z) - A Generative Deep Learning Approach to Stochastic Downscaling of
Precipitation Forecasts [0.5906031288935515]
GAN(Generative Adversarial Network)は、コンピュータビジョンコミュニティによって超高解像度問題で成功することが実証されている。
GANとVAE-GANは、高分解能で空間的に整合した降水マップを作成しながら、最先端のポイントワイズポストプロセッシング手法の統計的特性と一致することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-05T07:19:42Z) - Deep Single Image Deraining using An Asymetric Cycle Generative and
Adversarial Framework [16.59494337699748]
単体画像デライニングのための新しいACGF(Asymetric Cycle Generative and Adrial framework)を提案する。
ACGFは合成雨像と実際の雨像の両方を訓練し、同時に雨の流れと霧の特徴を捉えている。
基準降雨量と降雨量のデータセットによる実験では、ACGFは最先端のデラライニング法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-19T16:14:10Z) - Lidar Light Scattering Augmentation (LISA): Physics-based Simulation of
Adverse Weather Conditions for 3D Object Detection [60.89616629421904]
ライダーベースの物体検出器は、自動運転車のような自律ナビゲーションシステムにおいて、3D知覚パイプラインの重要な部分である。
降雨、雪、霧などの悪天候に敏感で、信号-雑音比(SNR)と信号-背景比(SBR)が低下している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-14T21:10:47Z) - Semi-Supervised Video Deraining with Dynamic Rain Generator [59.71640025072209]
本稿では,降雨層に適合する動的降雨発生器を用いた半教師付きビデオデレーシング手法を提案する。
具体的には、1つのエミッションモデルと1つのトランジションモデルから成り、空間的物理的構造と時系列の雨の連続的な変化を同時にエンコードする。
ラベル付き合成およびラベルなしの実データのために、それらの基礎となる共通知識を十分に活用するために、様々な先行フォーマットが設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-14T14:28:57Z) - DAIS: Automatic Channel Pruning via Differentiable Annealing Indicator
Search [55.164053971213576]
畳み込みニューラルネットワークは,計算オーバーヘッドが大きいにもかかわらず,コンピュータビジョンタスクの実行において大きな成功を収めている。
構造的(チャネル)プルーニングは、通常、ネットワーク構造を保ちながらモデルの冗長性を低減するために適用される。
既存の構造化プルーニング法では、手作りのルールが必要であり、これは大きなプルーニング空間に繋がる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T07:43:01Z) - From Rain Generation to Rain Removal [67.71728610434698]
雨層を生成物としてパラメータ化した雨画像のためのベイズ生成モデルを構築した。
降雨画像の統計的分布を推定するために,変分推論の枠組みを用いる。
総合的な実験により,提案モデルが複雑な降雨分布を忠実に抽出できることが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-08T18:56:51Z) - Conditional Variational Image Deraining [158.76814157115223]
キャラクタリゼーション性能向上のための条件変分画像レイニング(CVID)ネットワーク
本研究では,各画像の降雨密度マップを推定するための空間密度推定(SDE)モジュールを提案する。
合成および実世界のデータセットを用いた実験により,提案したCVIDネットワークは,画像のデライニングにおける従来の決定論的手法よりもはるかに優れた性能が得られることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T11:51:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。