Abstract-Svåra väderförhållanden såsom regn och snö påverkar negativt den visuella kvaliteten på bilder som fångas under sådana förhållanden vilket gör dem värdelösa för ytterligare användning och delning. Dessutom påverkar sådana degenererade bilder drastiskt synsystemens prestanda. Därför är det viktigt att lösa problemet med av-utbildning/av-snowing. Detta är dock ett svårt problem att lösa på grund av dess inneboende illa placerade natur. Befintliga metoder försöker införa förhandsinformation för att omvandla den till ett välplacerat problem. I detta dokument undersöker vi en ny ståndpunkt när det gäller att ta itu med problemet med att avbilda en enda bild. I stället för att bara fokusera på att bestämma vad som är ett bra tidigare eller ett bra ramverk för att uppnå goda kvantitativa och kvalitativa prestanda, ser vi också till att den avbildade bilden i sig inte försämrar prestandan hos en viss algoritm för datorseende, såsom detektion och klassificering. Med andra ord bör det avstängda resultatet vara oskiljaktigt från dess motsvarande tydliga bild till en given discriminator. Detta kriterium kan direkt införlivas i optimeringsramverket genom att använda de nyligen införda villkorliga generariska kontradiktoriska nätverken (GAN). För att minimera artefakter som introduceras av GANs och säkerställa bättre visuell kvalitet, införs en ny förfinad förlustfunktion. Baserat på detta, föreslår vi en ny enda bild av-utbildning metod som kallas Image Av-utbildning Villkorlig General Adversarial Network (ID-CGAN), som anser kvantitativa, visuella och även diskriminerande prestanda i den objektiva funktionen. Experiment som utvärderats på syntetiska bilder och verkliga bilder visar att den föreslagna metoden överträffar många senaste state-of-the-art single image de-raining metoder i termer av kvantitativ och visuell prestanda.
Zhang m.fl. REF använder det generativa kontrariska nätverket (GAN) för att förhindra degeneration av bakgrundsbilden när den extraheras från regnbild, och utnyttja den perceptuella förlusten för att ytterligare säkerställa bättre visuell kvalitet.
Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}