Abstrakt. Regn strimmor kan allvarligt försämra synligheten, vilket orsakar många aktuella datorseende algoritmer misslyckas att fungera. Så det är nödvändigt att ta bort regnet från bilder. Vi föreslår en ny djup nätverksarkitektur baserad på djupa konvolutionella och återkommande neurala nätverk för enkelbildsdränering. Eftersom kontextuell information är mycket viktig för regnborttagning, antar vi först det utvidgade konvolutionella neurala nätverket för att förvärva stora mottagliga fält. För att bättre passa regn avlägsnande uppgift, vi också ändra nätverket. I kraftigt regn, regn ränder har olika riktningar och former, som kan betraktas som ansamling av flera regn strimma lager. Vi tilldelar olika alfa-värden till olika regn strimma lager beroende på intensitet och transparens genom att införliva squeeze-and-excitation blocket. Eftersom regnskikten överlappar varandra, är det inte lätt att avlägsna regnet i ett steg. Så vi ytterligare sönderdela regnet avlägsnande i flera steg. Återkommande neurala nätverk är inkorporerad för att bevara användbar information i tidigare stadier och gynna regn avlägsnande i senare stadier. Vi utför omfattande experiment på både syntetiska och verkliga dataset. Vår föreslagna metod överträffar de senaste metoderna enligt alla utvärderingsmått. Koder och kompletterande material finns på vår projektwebbplats: https://xialipku.github.io/RESCAN.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m.'s REF tilldela olika alfa-värden till olika regn strimma lager beroende på intensitet och transparens genom att införliva press-och-excitation block.
Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Net for Single Image Deraining
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}