論文の概要: USRNet: Unified Scene Recovery Network for Enhancing Traffic Imaging under Multiple Adverse Weather Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07372v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 08:47:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:40.794344
• Title: USRNet: Unified Scene Recovery Network for Enhancing Traffic Imaging under Multiple Adverse Weather Conditions
• Title（参考訳）: USRNet:複数の逆気象条件下での交通画像改善のための一元的景観回復ネットワーク
• Authors: Yuxu Lu, Ai Chen, Dong Yang, Ryan Wen Liu,
• Abstract要約: 複数種類の画像劣化を処理できる統一シーン回復ネットワーク (USRNet) を導入する。 USRNetは、シーンエンコーダ、注意駆動ノード独立学習機構(NILM)、エッジデコーダ、シーン復元モジュールからなる洗練されたアーキテクチャを備えている。 実験の結果,USRNetは複雑な画像劣化処理において既存の手法を超越していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.587322796437864
• License:
• Abstract: Advancements in computer vision technology have facilitated the extensive deployment of intelligent transportation systems and visual surveillance systems across various applications, including autonomous driving, public safety, and environmental monitoring. However, adverse weather conditions such as haze, rain, snow, and more complex mixed degradation can significantly degrade image quality. The degradation compromises the accuracy and reliability of these systems across various scenarios. To tackle the challenge of developing adaptable models for scene restoration, we introduce the unified scene recovery network (USRNet), capable of handling multiple types of image degradation. The USRNet features a sophisticated architecture consisting of a scene encoder, an attention-driven node independent learning mechanism (NILM), an edge decoder, and a scene restoration module. The scene encoder, powered by advanced residual blocks, extracts deep features from degraded images in a progressive manner, ensuring thorough encoding of degradation information. To enhance the USRNet's adaptability in diverse weather conditions, we introduce NILM, which enables the network to learn and respond to different scenarios with precision, thereby increasing its robustness. The edge decoder is designed to extract edge features with precision, which is essential for maintaining image sharpness. Experimental results demonstrate that USRNet surpasses existing methods in handling complex imaging degradations, thereby improving the accuracy and reliability of visual systems across diverse scenarios. The code resources for this work can be accessed in https://github.com/LouisYxLu/USRNet.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョン技術の進歩は、自律運転、公共安全、環境監視など、様々なアプリケーションにインテリジェントな交通システムや視覚監視システムの広範な展開を促進する。 しかし、ヘイズ、雨、雪、さらに複雑な混合劣化などの悪天候は、画像の品質を著しく低下させる可能性がある。 この劣化は、これらのシステムの精度と信頼性を様々なシナリオで損なう。 シーン復元のための適応型モデルを開発する上で,複数のタイプの画像劣化を処理可能な統一シーン復元ネットワーク (USRNet) を導入する。 USRNetは、シーンエンコーダ、注意駆動ノード独立学習機構(NILM)、エッジデコーダ、シーン復元モジュールからなる洗練されたアーキテクチャを備えている。 シーンエンコーダは、高度な残差ブロックによって駆動され、劣化した画像から段階的に深い特徴を抽出し、劣化情報の徹底的な符号化を確保する。 各種気象条件におけるUSRNetの適応性を高めるため,NILMを導入し,ネットワークが様々なシナリオを正確に学習し,応答し,ロバスト性を高める。 エッジデコーダは、画像のシャープさを維持するために欠かせないエッジ特徴を精度良く抽出するように設計されている。 実験の結果,USRNetは複雑な画像劣化処理における既存の手法を超越し,様々なシナリオにおける視覚システムの精度と信頼性を向上させることができた。 この作業のコードリソースはhttps://github.com/LouisYxLu/USRNetでアクセスすることができる。

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