論文の概要: PriorNet: A Novel Lightweight Network with Multidimensional Interactive Attention for Efficient Image Dehazing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15638v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 04:20:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 20:09:25.221992
• Title: PriorNet: A Novel Lightweight Network with Multidimensional Interactive Attention for Efficient Image Dehazing
• Title（参考訳）: PriorNet: 効率的な画像デハージングのための多次元インタラクティブアテンション付き軽量ネットワーク
• Authors: Yutong Chen, Zhang Wen, Chao Wang, Lei Gong, Zhongchao Yi,
• Abstract要約: ヘイズ画像は視覚的品質を低下させ、デハジングはその後の処理タスクにとって重要な前提条件である。 本稿では,新鮮で軽量で適応性の高いデハジングネットワークであるPresiderNetを紹介する。 PriorNetのコアは、多次元インタラクティブアテンション(MIA)機構で、様々なヘイズ特性を効果的に捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.837086917206525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hazy images degrade visual quality, and dehazing is a crucial prerequisite for subsequent processing tasks. Most current dehazing methods rely on neural networks and face challenges such as high computational parameter pressure and weak generalization capabilities. This paper introduces PriorNet--a novel, lightweight, and highly applicable dehazing network designed to significantly improve the clarity and visual quality of hazy images while avoiding excessive detail extraction issues. The core of PriorNet is the original Multi-Dimensional Interactive Attention (MIA) mechanism, which effectively captures a wide range of haze characteristics, substantially reducing the computational load and generalization difficulties associated with complex systems. By utilizing a uniform convolutional kernel size and incorporating skip connections, we have streamlined the feature extraction process. Simplifying the number of layers and architecture not only enhances dehazing efficiency but also facilitates easier deployment on edge devices. Extensive testing across multiple datasets has demonstrated PriorNet's exceptional performance in dehazing and clarity restoration, maintaining image detail and color fidelity in single-image dehazing tasks. Notably, with a model size of just 18Kb, PriorNet showcases superior dehazing generalization capabilities compared to other methods. Our research makes a significant contribution to advancing image dehazing technology, providing new perspectives and tools for the field and related domains, particularly emphasizing the importance of improving universality and deployability.
• Abstract（参考訳）: ヘイズ画像は視覚的品質を低下させ、デハジングはその後の処理タスクにとって重要な前提条件である。 現在のデハジング法のほとんどはニューラルネットワークに依存しており、高い計算パラメータ圧力や弱い一般化能力といった課題に直面している。 本稿では,過剰な詳細抽出問題を回避しつつ,ヘイズ画像の明瞭さと視覚的品質を大幅に向上させる,新しい,軽量で,適用性の高いデハージングネットワークであるPresiderNetを紹介する。 PriorNetのコアは、多次元インタラクティブアテンション(MIA)機構であり、複雑なシステムに関連する計算負荷と一般化の難しさを著しく低減し、様々なヘイズ特性を効果的に捉えている。 均一な畳み込みカーネルサイズを利用し、スキップ接続を組み込むことで、特徴抽出プロセスの合理化を実現した。 レイヤ数とアーキテクチャの簡略化は、デハージング効率を高めるだけでなく、エッジデバイスへのデプロイを容易にする。 複数のデータセットにわたる広範囲なテストは、シングルイメージのデハージングタスクにおいて、イメージの詳細と色の忠実さを維持しながら、デハージングと明快さの回復において、PreferNetの例外的なパフォーマンスを示している。 特に、モデルのサイズがたった18KbのPresideNetは、他の方法に比べて優れたデハージング一般化機能を示している。 我々の研究は、画像デハージング技術の発展に大きく貢献し、特に普遍性とデプロイ性の向上の重要性を強調しながら、フィールドおよび関連ドメインに対する新たな視点とツールを提供しています。

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