Fugu-MT 論文翻訳(概要): TANet: Triplet Attention Network for All-In-One Adverse Weather Image Restoration

論文の概要: TANet: Triplet Attention Network for All-In-One Adverse Weather Image Restoration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08177v1
Date: Thu, 10 Oct 2024 17:52:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-31 04:55:58.914350
Title: TANet: Triplet Attention Network for All-In-One Adverse Weather Image Restoration
Title（参考訳）: TANet:オールインワンの逆気象画像復元のためのトリプルト注意ネットワーク
Authors: Hsing-Hua Wang, Fu-Jen Tsai, Yen-Yu Lin, Chia-Wen Lin,
Abstract要約: 逆気象画像の復元は、悪天候によるヘイズ、雨、雪などの不要な劣化物を除去することを目的としている。本稿では,オールインワンの悪天候画像復元を効果的かつ効果的に行うために,トリプルト注意ネットワーク(TANet)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.88723587140098
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Adverse weather image restoration aims to remove unwanted degraded artifacts, such as haze, rain, and snow, caused by adverse weather conditions. Existing methods achieve remarkable results for addressing single-weather conditions. However, they face challenges when encountering unpredictable weather conditions, which often happen in real-world scenarios. Although different weather conditions exhibit different degradation patterns, they share common characteristics that are highly related and complementary, such as occlusions caused by degradation patterns, color distortion, and contrast attenuation due to the scattering of atmospheric particles. Therefore, we focus on leveraging common knowledge across multiple weather conditions to restore images in a unified manner. In this paper, we propose a Triplet Attention Network (TANet) to efficiently and effectively address all-in-one adverse weather image restoration. TANet consists of Triplet Attention Block (TAB) that incorporates three types of attention mechanisms: Local Pixel-wise Attention (LPA) and Global Strip-wise Attention (GSA) to address occlusions caused by non-uniform degradation patterns, and Global Distribution Attention (GDA) to address color distortion and contrast attenuation caused by atmospheric phenomena. By leveraging common knowledge shared across different weather conditions, TANet successfully addresses multiple weather conditions in a unified manner. Experimental results show that TANet efficiently and effectively achieves state-of-the-art performance in all-in-one adverse weather image restoration. The source code is available at https://github.com/xhuachris/TANet-ACCV-2024.
Abstract（参考訳）: 逆気象画像の復元は、悪天候によるヘイズ、雨、雪などの不要な劣化物を除去することを目的としている。既存手法は, シングルウェザー条件に対処する際, 顕著な結果が得られる。しかし、予測不可能な気象条件に遭遇する際には、現実のシナリオでしばしば発生する課題に直面している。異なる気象条件は異なる劣化パターンを示すが、分解パターン、色歪み、大気粒子の散乱によるコントラスト減衰など、非常に関連性が高く相補的な共通の特徴を共有している。そこで我々は,複数の気象条件にまたがる共通知識を活用して,画像の統一的な復元に着目する。本稿では,オールインワンの悪天候画像の復元を効果的かつ効果的に行うためのトリプルト注意ネットワーク(TANet)を提案する。 TANetは3種類の注意機構を組み込んだトリプルト注意ブロック(TAB)で構成されており、非一様劣化パターンによる閉塞に対処するための局所的焦点方向注意(LPA)とGSA(Global Strip-wise Attention)、大気現象による色歪みとコントラスト減衰に対処するためのグローバル分布注意(GDA)である。異なる気象条件で共有される共通知識を活用することで、TANetは複数の気象条件を統一的に対処することに成功した。実験結果から, TANetはオールインワンの悪天候画像の復元において, 最先端の性能を効果的かつ効果的に達成できることが示唆された。ソースコードはhttps://github.com/xhuachris/TANet-ACCV-2024で公開されている。

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