Enstaka bild regn strimma avlägsnande är ett extremt utmanande problem på grund av förekomsten av icke-uniforma regn densiteter i bilder. Vi presenterar en ny densitetaware multi-stream tätt ansluten konvolutional neurala nätverk-baserad algoritm, kallad DID-MDN, för gemensam regndensitet uppskattning och av-utbildning. Den föreslagna metoden gör det möjligt för nätet självt att automatiskt bestämma regntäthetsinformationen och sedan effektivt ta bort motsvarande regngaller som styrs av den beräknade regntäthetsmärkningen. För att bättre karakterisera regngaller med olika skalor och former föreslås ett tätkopplat avstämningsnätverk som effektivt utnyttjar funktioner från olika skalor. Dessutom skapas en ny datauppsättning som innehåller bilder med regntäthetsetiketter och används för att utbilda det föreslagna nätverket för densitetsmedvetenhet. Omfattande experiment på syntetiska och verkliga dataset visar att den föreslagna metoden uppnår betydande förbättringar jämfört med de senaste toppmoderna metoderna. Dessutom utförs en ablation studie för att visa de förbättringar som uppnås genom olika moduler i den föreslagna metoden. Koden kan laddas ner på https://github.com/hezhangsprinter/DID-MDN
I REF, Zhang et al. föreslå en densitet-medveten multi-ström tätt anslutna konvolutionella neurala nätverk (DID-MDN) för gemensam mätning av regntäthet och regn avlägsnande.
Density-Aware Single Image De-raining Using a Multi-stream Dense Network
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}