論文の概要: Bilevel Layer-Positioning LoRA for Real Image Dehazing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10872v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 15:22:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:33.023516
• Title: Bilevel Layer-Positioning LoRA for Real Image Dehazing
• Title（参考訳）: 実像脱ハージングのための2レベル層化LORA
• Authors: Yan Zhang, Long Ma, Yuxin Feng, Zhe Huang, Fan Zhou, Zhuo Su,
• Abstract要約: 学習に基づくリアルイメージのデハージング手法は目覚ましい進歩を遂げてきたが、それでも多様なリアルヘイズシーンにおいて適応の課題に直面している。 本稿では,遅延空間における意味的アライメント問題として,実画像のデハジングを再構成するヘイズ・ツー・クリアテキスト指向の損失を提案する。 また、Bilevel Layer-positioning LoRA(BiLaLoRA)戦略を導入し、LoRAパラメータの両方を学習し、インジェクション層を自動的に検索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.289871748711082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based real image dehazing methods have achieved notable progress, yet they still face adaptation challenges in diverse real haze scenes. These challenges mainly stem from the lack of effective unsupervised mechanisms for unlabeled data and the heavy cost of full model fine-tuning. To address these challenges, we propose the haze-to-clear text-directed loss that leverages CLIP's cross-modal capabilities to reformulate real image dehazing as a semantic alignment problem in latent space, thereby providing explicit unsupervised cross-modal guidance in the absence of reference images. Furthermore, we introduce the Bilevel Layer-positioning LoRA (BiLaLoRA) strategy, which learns both the LoRA parameters and automatically search the injection layers, enabling targeted adaptation of critical network layers. Extensive experiments demonstrate our superiority against state-of-the-art methods on multiple real-world dehazing benchmarks. The code is publicly available at https://github.com/YanZhang-zy/BiLaLoRA.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づくリアルイメージのデハージング手法は目覚ましい進歩を遂げてきたが、それでも多様なリアルヘイズシーンにおいて適応の課題に直面している。 これらの課題は主に、ラベルのないデータに対する効果的な教師なしのメカニズムの欠如と、フルモデルファインチューニングの重いコストが原因である。 これらの課題に対処するために,CLIPのクロスモーダル機能を活用して,遅延空間における意味的アライメント問題として実画像デハジングを再構成し,参照画像がない場合に明確な教師なしのクロスモーダルガイダンスを提供するヘイズ・ツー・クリア・テキスト指向の損失を提案する。 さらに、Bilevel Layer-positioning LoRA(BiLaLoRA)戦略を導入し、LoRAパラメータの両方を学習し、インジェクション層を自動的に検索し、重要なネットワーク層のターゲット適応を可能にする。 大規模な実験は、複数の実世界のデハージングベンチマークにおける最先端の手法に対する我々の優位性を実証している。 コードはhttps://github.com/YanZhang-zy/BiLaLoRAで公開されている。

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