Fugu-MT 論文翻訳(概要): Always Clear Days: Degradation Type and Severity Aware All-In-One Adverse Weather Removal

論文の概要: Always Clear Days: Degradation Type and Severity Aware All-In-One Adverse Weather Removal

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18293v1
Date: Fri, 27 Oct 2023 17:29:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-30 12:42:23.193640
Title: Always Clear Days: Degradation Type and Severity Aware All-In-One Adverse Weather Removal
Title（参考訳）: 常に晴れる日: 悪化タイプと重大度が悪天候の排除を全て認識する
Authors: Yu-Wei Chen, Soo-Chang Pei
Abstract要約: オールインワンの悪天候除去は画像復元における新たな話題であり、統一されたモデルで複数の天候劣化を回復することを目的としている。視覚障害者の悪天候画像復元のための劣化型および重症度認識モデルである textbfUtilityIR を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.58670633761819
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: All-in-one adverse weather removal is an emerging topic on image restoration, which aims to restore multiple weather degradation in an unified model, and the challenging are twofold. First, discovering and handling the property of multi-domain in target distribution formed by multiple weather conditions. Second, design efficient and effective operations for different degradation types. To address this problem, most prior works focus on the multi-domain caused by weather type. Inspired by inter\&intra-domain adaptation literature, we observed that not only weather type but also weather severity introduce multi-domain within each weather type domain, which is ignored by previous methods, and further limit their performance. To this end, we proposed a degradation type and severity aware model, called \textbf{UtilityIR}, for blind all-in-one bad weather image restoration. To extract weather information from single image, we proposed a novel Marginal Quality Ranking Loss (MQRL) and utilized Contrastive Loss (CL) to guide weather severity and type extraction, and leverage a bag of novel techniques such as Multi-Head Cross Attention (MHCA) and Local-Global Adaptive Instance Normalization (LG-AdaIN) to efficiently restore spatial varying weather degradation. The proposed method can significantly outperform the SOTA methods subjectively and objectively on different weather restoration tasks with a large margin, and enjoy less model parameters. Proposed method even can restore \textbf{unseen} domain combined multiple degradation images, and modulating restoration level. Implementation code will be available at {https://github.com/fordevoted/UtilityIR}{\textit{this repository}}
Abstract（参考訳）: オールインワンの悪天候除去は、統一されたモデルで複数の気象劣化を回復することを目的とした、画像復元の新たな話題である。まず,複数の気象条件によって形成されるターゲット分布におけるマルチドメインの特性の発見と処理を行う。第二に、異なる劣化タイプの設計を効率的かつ効果的に行う。この問題に対処するため、ほとんどの先行研究は気象タイプに起因するマルチドメインに焦点を当てている。気象のタイプだけでなく,気象の重大さも,従来の手法では無視されている各気象ドメインにマルチドメインを導入し,さらに性能を制限していることが,インター・イントラ・ドメイン適応文献に着想を得た。そこで本研究では,悪天候画像復元のための劣化型および重大度対応モデルである \textbf{utilityir} を提案する。単一画像から気象情報を抽出するために,MHCA (Multi-Head Cross Attention) やLG-Global Adaptive Instance Normalization (LG-AdaIN) などの新しい手法を応用し,空間的な気象劣化を効率的に復元する手法として,新規なMarginal Quality Ranking Loss (MQRL) とContrastive Loss (CL) を提案する。提案手法は, 異なる気象復旧作業において, 主観的かつ客観的にSOTA法を著しく上回り, より少ないモデルパラメータを享受できる。提案手法は、複数の劣化画像を組み合わせた \textbf{unseen} ドメインを復元し、復元レベルを調整できる。実装コードは、https://github.com/fordevoted/UtilityIR}{\textit{this repository}}で利用可能になる。

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