論文の概要: Survey on Single-Image Reflection Removal using Deep Learning Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08836v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 22:57:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:31.495858
• Title: Survey on Single-Image Reflection Removal using Deep Learning Techniques
• Title（参考訳）: 深層学習技術を用いた単一画像の反射除去に関する調査
• Authors: Kangning Yang, Huiming Sun, Jie Cai, Lan Fu, Jiaming Ding, Jinlong Li, Chiu Man Ho, Zibo Meng,
• Abstract要約: 従来の反射除去法は、高い忠実性と堅牢性を維持しながら、クリーンな結果を達成するのに苦労することが多い。 過去数十年間、多くの深層学習に基づく反射除去アプローチが出現し、印象的な結果をもたらした。 本稿では, 構造化紙の選択プロセスに従い, 反射除去のための一段法と二段法の両方を批判的に評価する。 この調査の貢献は3つある: 1つは、単一イメージのリフレクション除去に関する最新の研究の概要、もう1つは、タスク仮説、現在のディープラーニング技術、公開データセット、関連する評価指標について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.704579827427228
• License:
• Abstract: The phenomenon of reflection is quite common in digital images, posing significant challenges for various applications such as computer vision, photography, and image processing. Traditional methods for reflection removal often struggle to achieve clean results while maintaining high fidelity and robustness, particularly in real-world scenarios. Over the past few decades, numerous deep learning-based approaches for reflection removal have emerged, yielding impressive results. In this survey, we conduct a comprehensive review of the current literature by focusing on key venues such as ICCV, ECCV, CVPR, NeurIPS, etc., as these conferences and journals have been central to advances in the field. Our review follows a structured paper selection process, and we critically assess both single-stage and two-stage deep learning methods for reflection removal. The contribution of this survey is three-fold: first, we provide a comprehensive summary of the most recent work on single-image reflection removal; second, we outline task hypotheses, current deep learning techniques, publicly available datasets, and relevant evaluation metrics; and third, we identify key challenges and opportunities in deep learning-based reflection removal, highlighting the potential of this rapidly evolving research area.
• Abstract（参考訳）: 反射現象はデジタル画像において非常に一般的な現象であり、コンピュータビジョン、写真、画像処理など様々な用途において重要な課題を提起している。 従来の反射除去法は、特に現実のシナリオにおいて、高い忠実さと堅牢性を維持しながら、クリーンな結果を達成するのに苦労することが多い。 過去数十年間、多くの深層学習に基づく反射除去アプローチが出現し、印象的な結果をもたらした。 本調査では,ICCV,ECCV,CVPR,NeurIPSなどの主要会場を中心に,これらの会議や雑誌がこの分野の進展の中心となっているため,現状の文献を総合的にレビューする。 本稿では, 構造化紙の選択プロセスに従い, 反射除去のための一段法と二段法の両方を批判的に評価する。 第1に、タスク仮説、現在のディープラーニング技術、公開データセット、関連する評価指標を概説し、第3に、ディープラーニングベースのリフレクション除去における重要な課題と機会を特定し、この急速に進化する研究領域の可能性を強調します。

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