Abstract-We introducerar en djup nätverk arkitektur som kallas DerainNet för att ta bort regn ränder från en bild. Baserat på det djupa konvolutionella neurala nätverket (CNN), lär vi oss direkt kartförhållandet mellan regniga och rena bilddetaljer lager från data. Eftersom vi inte har marksanningen som motsvarar verkliga regniga bilder syntetiserar vi bilder med regn för träning. I motsats till andra gemensamma strategier som ökar nätverkets djup eller bredd använder vi bildbehandlingsdomänkunskap för att ändra den objektiva funktionen och förbättra avtrubbningen med ett blygsamt stort CNN. Specifikt tränar vi vårt DerainNet på detaljer (högpass) lager snarare än i bilddomänen. Även om DerainNet är utbildad på syntetisk data, finner vi att det lärda nätverket översätter mycket effektivt till verkliga bilder för testning. Dessutom förstärker vi CNN-ramverket med bildförbättring för att förbättra de visuella resultaten. Jämfört med state-of-the-art single image deraining metoder, har vår metod förbättrat regnborttagning och mycket snabbare beräkningstid efter nätverksträning.
I REF, Fu et al. designat ett DerainNet för att lära sig kartförhållandet mellan regn och rena bilder.
Clearing the Skies: A deep network architecture for single-image rain removal
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}