Regn avlägsnande syftar till att ta bort regn strimmor på regn bilder. De senaste metoderna är huvudsakligen baserade på Convolutional Neural Network (CNN). Eftersom CNN inte är jämbördigt med att göra invändningar mot rotation, är dessa metoder olämpliga för att hantera de lutande regnstrimmorna. För att ta itu med detta problem föreslår vi Deep Symmetrie Enhanced Network (DSEN) som uttryckligen kan extrahera rotationslikvarianta funktioner från regnbilder. Dessutom utformar vi en självraffineringsmekanism för att ta bort de ackumulerade regnstrimmorna på ett grovtofinskt sätt. Denna mekanism återanvänder DSEN med en ny informationslänk som passerar lutningsflödet till de högre stegen. Omfattande experiment på både syntetiska och verkliga regnbilder visar att vår självraffinerande DSEN ger den bästa prestandan.
Liu m.fl. REF föreslog ett nytt symmetriförstärkt nätverk för att uttryckligen ta bort de lutade regnstrimmorna från regnbilder.
Self-Refining Deep Symmetry Enhanced Network for Rain Removal
{'venue': '2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Environmental Science', 'Computer Science', 'Engineering']}