Abstract-I detta papper, vi tar itu med ett regn avlägsnande problem från en enda bild, även i närvaro av kraftigt regn och regn ansamling. Våra kärnidéer ligger i våra nya regnbildsmodeller och en ny djupinlärningsarkitektur. Vi först ändra den allmänt använda modellen, som är en linjär kombination av ett regn strimma lager och ett bakgrundslager, genom att lägga till en binär karta som lokaliserar regn strimma regioner. För det andra skapar vi en modell bestående av en komponent som representerar regnackumulering (där enskilda ränder inte kan ses, och därmed visuellt liknar dimma eller dimma), och en annan komponent som representerar olika former och riktningar av överlappande regn ränder, som normalt händer i kraftigt regn. Baserat på den första modellen, utvecklar vi en multi-task djupinlärning arkitektur som lär sig binära regn strimma karta, utseendet på regn strimmar, och den rena bakgrunden, som är vår ultimata output. Den ytterligare binära kartan är kritiskt fördelaktigt, eftersom dess förlust funktion kan ge ytterligare stark information till nätverket. I många fall kan dock regnstrimmor vara täta och stora i sin storlek, så för att få en ren bakgrund behöver vi rumslig kontextuell information. För detta använder vi den utvidgade konvolutionen. För att hantera regn ackumulering (igen, ett fenomen som visuellt liknar dimma eller dimma) och olika former och riktningar av överlappande regn strimmar, föreslår vi en iterativ information feedback (IIF) nätverk som tar bort regn strimmar och rensar upp regn ackumulering iterativt och gradvis. På det hela taget gynnar detta lärande med flera uppgifter och den iterativa återkopplingen av information varandra och utgör ett nätverk som är end-to-end trainingable. Vår omfattande utvärdering av verkliga bilder, särskilt vid kraftigt regn, visar effektiviteten hos våra nya modeller och arkitektur, och överträffar de toppmoderna metoderna avsevärt.
Yang m.fl. REF föreslog en multitask djup konvolution neurala nätverk som samtidigt kan lära sig utseendet av regn strimmar, den binära regn strimma, och bakgrunden.
Joint Rain Detection and Removal via Iterative Region Dependent Multi-Task Learning.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}