Med tanke på en enda regnig bild är vårt mål att visuellt ta bort regnstrimmor och den beslöjande effekt som orsakas av spridning och överföring av regnstrimmor och regndroppar. Vi är särskilt intresserade av kraftigt regn, där regnstrimmor av olika storlekar och riktningar kan överlappa varandra och den beslöjande effekten minskar kontrasten kraftigt. För att uppnå vårt mål introducerar vi ett skal-medvetet flerstegs konvolutionellt neuralt nätverk. Vår huvudidé här är att olika storlekar av regn streaks visuellt försämrar scenen på olika sätt. Stora närbelägna strimmor hindrar större regioner och kommer sannolikt att återspegla spektakulära höjdpunkter mer framträdande än mindre avlägsna strimmor. Dessa olika effekter av olika ränder har sina egna egenskaper i sina bilddrag, och behöver därför behandlas annorlunda. För att inse detta skapar vi parallella undernätverk som är utbildade och medvetna om dessa olika skalor av regnstreck. Till vår kännedom är denna idé om parallella undernätverk som behandlar samma klass av objekt enligt deras unika underklasser ny, särskilt i samband med regnborttagning. För att verifiera vår idé utförde vi experiment på både syntetiska och verkliga bilder, och fann att vår metod är effektiv och överträffar de toppmoderna metoderna.
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. REF utforma en ny flerstegs konvolutionella neurala nätverk som består av flera parallella sub-nätverk, som var och en görs medveten om olika skalor av regn strimmor.
Single Image Deraining using Scale-Aware Multi-Stage Recurrent Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}