Att ta bort regnstrimmor från en enda bild har dragit stor uppmärksamhet eftersom regnstrimmor kan allvarligt försämra bildkvaliteten och påverka utförandet av befintliga utomhusseende uppgifter. Även om de senaste CNN-baserade avläkarna har rapporterat lovande prestationer, är avvänjning fortfarande ett öppet problem av två skäl. För det första har befintliga syntetiserade regndataset endast begränsad realism när det gäller att modellera verkliga regnegenskaper såsom regnform, riktning och intensitet. För det andra finns det inga offentliga riktmärken för kvantitativa jämförelser av verkliga regnbilder, vilket gör den aktuella utvärderingen mindre objektiv. Kärnan utmaningen är att verkliga världen regn / ren bildpar inte kan fångas samtidigt. I det här dokumentet tar vi upp problemet med borttagning av enstaka bilder på två sätt. För det första föreslår vi en halvautomatisk metod som innehåller temporal tidigare och mänsklig övervakning för att generera en högkvalitativ ren bild från varje ingång sekvens av verkliga regnbilder. Med denna metod konstruerar vi ett storskaligt dataset av regn-/regnfria bildpar som täcker ett brett spektrum av naturliga regnscener. För det andra, för att bättre täcka den stokastiska fördelningen av verkliga regn strimmar, föreslår vi en ny SPATial Attentive Network (SPANet) att ta bort regn strimmar på ett lokalt till globalt sätt. Omfattande experiment visar att vårt nätverk presterar gynnsamt mot de toppmoderna avvänjningsmetoderna.
Wang m.fl.I REF föreslås rumsliga resterande block för att avlägsna regnstrimmor på ett lokalt till globalt sätt.
Spatial Attentive Single-Image Deraining With a High Quality Real Rain Dataset
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}