論文の概要: Image Deraining with Frequency-Enhanced State Space Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16470v3
• Date: Sat, 12 Oct 2024 01:08:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 21:41:28.479657
• Title: Image Deraining with Frequency-Enhanced State Space Model
• Title（参考訳）: 周波数拡張状態空間モデルによる画像評価
• Authors: Shugo Yamashita, Masaaki Ikehara,
• Abstract要約: 本研究では,画像デライニングによる画像デライニングにSSMを導入し,DFSSM(Deraining Frequency-Enhanced State Space Model)を提案する。 我々は,複数のカーネルサイズを持つ畳み込みを用いて,様々なスケールの劣化を効果的に捕捉する,新しい混合スケールゲート畳み込みブロックを開発した。 合成および実世界の雨天画像データセットの実験により,我々の手法が最先端の手法を超越していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9465623430708905
• License:
• Abstract: Removing rain degradations in images is recognized as a significant issue. In this field, deep learning-based approaches, such as Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers, have succeeded. Recently, State Space Models (SSMs) have exhibited superior performance across various tasks in both natural language processing and image processing due to their ability to model long-range dependencies. This study introduces SSM to image deraining with deraining-specific enhancements and proposes a Deraining Frequency-Enhanced State Space Model (DFSSM). To effectively remove rain streaks, which produce high-intensity frequency components in specific directions, we employ frequency domain processing concurrently with SSM. Additionally, we develop a novel mixed-scale gated-convolutional block, which uses convolutions with multiple kernel sizes to capture various scale degradations effectively and integrates a gating mechanism to manage the flow of information. Finally, experiments on synthetic and real-world rainy image datasets show that our method surpasses state-of-the-art methods. Code is available at https://github.com/ShugoYamashita/DFSSM.
• Abstract（参考訳）: 画像中の雨害の除去は重要な問題として認識されている。 この分野では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)やトランスフォーマーといったディープラーニングベースのアプローチが成功している。 近年、ステートスペースモデル(SSM)は、自然言語処理と画像処理の両方において、長距離依存をモデル化する能力により、様々なタスクにおいて優れた性能を示した。 本研究では,SSMを画像デライニングに応用し,デライニングに特化した画像デライニングを導入し,DFSSM(Deraining Frequency-Enhanced State Space Model)を提案する。 特定の方向に高強度の周波数成分を発生させる雨害を効果的に除去するために,SSMと並列に周波数領域処理を用いる。 さらに,複数のカーネルサイズを持つ畳み込みを用いて様々なスケールの劣化を効果的に捕捉し,情報の流れを管理するゲーティング機構を統合する,新しい混合スケールゲート畳み込みブロックを開発した。 最後に,合成および実世界の雨天画像データセットを用いた実験により,本手法が最先端の手法を超越していることが判明した。 コードはhttps://github.com/Shugo Yamashita/DFSSMで入手できる。

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