論文の概要: Dual-Path Coupled Image Deraining Network via Spatial-Frequency Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04855v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 13:54:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 15:15:33.864365
• Title: Dual-Path Coupled Image Deraining Network via Spatial-Frequency Interaction
• Title（参考訳）: 空間周波数相互作用によるデュアルパス結合画像復調ネットワーク
• Authors: Yuhong He, Aiwen Jiang, Lingfang Jiang, Zhifeng Wang, Lu Wang
• Abstract要約: 既存の画像デアライニング手法は、臨界周波数情報を無視する傾向がある。 我々は空間領域と周波数領域の情報を統合したDPCNet(Dual-Path Coupled Deraining Network)を開発した。 提案手法は,既存の最先端デラリニング法よりも,下流視力に優れたロバスト性を有する視覚的満足度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.682978264249712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers have recently emerged as a significant force in the field of image deraining. Existing image deraining methods utilize extensive research on self-attention. Though showcasing impressive results, they tend to neglect critical frequency information, as self-attention is generally less adept at capturing high-frequency details. To overcome this shortcoming, we have developed an innovative Dual-Path Coupled Deraining Network (DPCNet) that integrates information from both spatial and frequency domains through Spatial Feature Extraction Block (SFEBlock) and Frequency Feature Extraction Block (FFEBlock). We have further introduced an effective Adaptive Fusion Module (AFM) for the dual-path feature aggregation. Extensive experiments on six public deraining benchmarks and downstream vision tasks have demonstrated that our proposed method not only outperforms the existing state-of-the-art deraining method but also achieves visually pleasuring results with excellent robustness on downstream vision tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,トランスフォーマーは画像デライニングの分野で重要な役割を担っている。 既存の画像デラリニング手法は、自己注意に関する広範な研究を利用している。 印象的な結果を示すが、彼らは重要な周波数情報を無視する傾向がある。 そこで我々は,空間的特徴抽出ブロック (SFEBlock) と周波数的特徴抽出ブロック (FFEBlock) を通じて空間的・周波数的領域からの情報を統合するDPCNet(Dual-Path Coupled Deraining Network)を開発した。 さらに,デュアルパス機能アグリゲーションのための効果的な適応核融合モジュール (AFM) も導入した。 提案手法は,既存のデライニング手法に勝るだけでなく,下流視覚タスクに優れたロバスト性を有する視覚的満足度を達成できることを実証した。

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