論文の概要: Utilizing Multi-step Loss for Single Image Reflection Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08582v2
• Date: Fri, 13 Dec 2024 17:11:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 11:42:52.814772
• Title: Utilizing Multi-step Loss for Single Image Reflection Removal
• Title（参考訳）: 複数ステップの損失を利用した一方向反射除去
• Authors: Abdelrahman Elnenaey, Marwan Torki,
• Abstract要約: 歪んだイメージは、オブジェクト検出やイメージセグメンテーションといったタスクに悪影響を及ぼす可能性がある。 単一画像を用いた画像反射除去のための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096532
• License:
• Abstract: Image reflection removal is crucial for restoring image quality. Distorted images can negatively impact tasks like object detection and image segmentation. In this paper, we present a novel approach for image reflection removal using a single image. Instead of focusing on model architecture, we introduce a new training technique that can be generalized to image-to-image problems, with input and output being similar in nature. This technique is embodied in our multi-step loss mechanism, which has proven effective in the reflection removal task. Additionally, we address the scarcity of reflection removal training data by synthesizing a high-quality, non-linear synthetic dataset called RefGAN using Pix2Pix GAN. This dataset significantly enhances the model's ability to learn better patterns for reflection removal. We also utilize a ranged depth map, extracted from the depth estimation of the ambient image, as an auxiliary feature, leveraging its property of lacking depth estimations for reflections. Our approach demonstrates superior performance on the SIR^2 benchmark and other real-world datasets, proving its effectiveness by outperforming other state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 画像の反射除去は画質の回復に不可欠である。 歪んだイメージは、オブジェクト検出やイメージセグメンテーションといったタスクに悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,単一画像を用いた新しい画像反射除去手法を提案する。 モデルアーキテクチャに焦点をあてる代わりに、入力と出力が本質的に類似したイメージ・ツー・イメージ問題に一般化できる新しいトレーニング手法を導入する。 本手法は, 反射除去作業において有効である多段損失機構に具体化されている。 さらに、Pix2Pix GANを用いて、高品質で非線形な合成データセットRefGANを合成することにより、反射除去訓練データの不足に対処する。 このデータセットは、リフレクション除去のためのより良いパターンを学習するモデルの能力を大幅に向上させる。 また、周辺画像の深度推定から抽出した範囲の深度マップを補助的特徴として利用し、反射に対する深度推定の欠如の性質を利用した。 提案手法は,SIR^2ベンチマークや他の実世界のデータセットよりも優れた性能を示し,他の最先端モデルよりも優れた性能を示す。

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