Tillsammans med den minskande prestandaförbättringen av djupa nätverk blir deras strukturer och lärande mer och mer komplicerat och varierat, vilket gör det svårt att analysera olika nätverksmodulers bidrag när nya avledningsnät utvecklas. För att hantera denna fråga, ger detta dokument ett bättre och enklare baslinje dränering nätverk genom att överväga nätverksarkitektur, inmatning och utgång, och förlust funktioner. Genom att upprepade gånger utveckla ett grunt ResNet föreslås progressivt ResNet (PRN) att dra nytta av rekursiv beräkning. Ett återkommande lager introduceras ytterligare för att utnyttja beroenden av djupa funktioner över etapper, vilket bildar vårt progressiva återkommande nätverk (PReNet). Dessutom kan intra-steg rekursiv beräkning av ResNet antas i PRN och PReNet för att särskilt minska nätverksparametrar med oväsentlig nedbrytning i avtrubbning prestanda. För nätverksinmatning och utmatning tar vi både stegvis resultat och original regnig bild som indata till varje ResNet och slutligen ut förutsäga återstående bild. När det gäller förlustfunktioner räcker det med en enda MSE eller negativa SSIM-förluster för att träna PRN och PReNet. Experiment visar att PRN och PReNet presterar gynnsamt på både syntetiska och riktiga regniga bilder. Med tanke på dess enkelhet, effektivitet och effektivitet förväntas våra modeller fungera som en lämplig grund för framtida avvänjning av forskning. Källkoderna finns på https://github.com/csdwren/PReNet. * Motsvarande upphovsman Regnbild RESCAN [20] t = 1 t = 2 t = 4 t = 6
I REF, Ren et al. Se över nätets struktur, input och output, förlustfunktionerna och en bättre och enklare avledningsbaslinje föreslås.
Progressive Image Deraining Networks: A Better and Simpler Baseline
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}