論文の概要: SemiDDM-Weather: A Semi-supervised Learning Framework for All-in-one Adverse Weather Removal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19679v1
- Date: Sun, 29 Sep 2024 12:12:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-05 21:49:14.358377
- Title: SemiDDM-Weather: A Semi-supervised Learning Framework for All-in-one Adverse Weather Removal
- Title（参考訳）: SemiDDM-Weather:オールインワン逆気象除去のための半教師付き学習フレームワーク
- Authors: Fang Long, Wenkang Su, Zixuan Li, Lei Cai, Mingjie Li, Yuan-Gen Wang, Xiaochun Cao,
- Abstract要約: 逆天候除去は、悪天候下で透明な視界を回復することを目的としている。
本稿では教師ネットワーク上に構築された半教師付きオールインワン悪天候除去フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.52777076116241
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Adverse weather removal aims to restore clear vision under adverse weather conditions. Existing methods are mostly tailored for specific weather types and rely heavily on extensive labeled data. In dealing with these two limitations, this paper presents a pioneering semi-supervised all-in-one adverse weather removal framework built on the teacher-student network with a Denoising Diffusion Model (DDM) as the backbone, termed SemiDDM-Weather. As for the design of DDM backbone in our SemiDDM-Weather, we adopt the SOTA Wavelet Diffusion Model-Wavediff with customized inputs and loss functions, devoted to facilitating the learning of many-to-one mapping distributions for efficient all-in-one adverse weather removal with limited label data. To mitigate the risk of misleading model training due to potentially inaccurate pseudo-labels generated by the teacher network in semi-supervised learning, we introduce quality assessment and content consistency constraints to screen the "optimal" outputs from the teacher network as the pseudo-labels, thus more effectively guiding the student network training with unlabeled data. Experimental results show that on both synthetic and real-world datasets, our SemiDDM-Weather consistently delivers high visual quality and superior adverse weather removal, even when compared to fully supervised competitors. Our code and pre-trained model are available at this repository.
- Abstract（参考訳）: 逆天候除去は、悪天候下で透明な視界を回復することを目的としている。
既存の方法は、主に特定の気象タイプに合わせて調整されており、広範囲のラベル付きデータに大きく依存している。
この2つの制約に対処するために,教師学生ネットワーク上に構築された半教師付きオールインワン悪天候除去フレームワークを,セミDDMウェザー(SemiDDM-Weather)と呼ぶバックボーンとしてデノイング拡散モデル(DDM)を用いて提案する。
筆者らは,SemiDDM-WeatherにおけるDDMバックボーンの設計について,限定ラベルデータを用いた効率的なオールインワン悪天候除去のための多対一マッピング分布の学習を容易にすることを目的とした,カスタマイズされた入力と損失関数を備えたSOTAウェーブレット拡散モデル-Wavediffを採用している。
半教師学習において教師ネットワークが生み出す潜在的に不正確な擬似ラベルによる誤学習のリスクを軽減するため,教師ネットワークからの「最適」出力を擬似ラベルとして表示する品質評価と内容整合性制約を導入し,未ラベルデータによる学生ネットワークトレーニングをより効果的に指導する。
実験結果から,SemiDDM-Weatherは,総合的および実世界の両方のデータセットにおいて,完全に監督された競合相手と比較して,常に高い視覚的品質と優れた悪天候の除去を提供することが示された。
私たちのコードと事前訓練されたモデルは、このリポジトリで利用可能です。
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