Regndroppar som fästs vid ett glasfönster eller kameralins kan allvarligt hämma synligheten av en bakgrundsscen och försämra en bild avsevärt. I den här tidningen tar vi itu med problemet genom att visuellt ta bort regndroppar och på så sätt omvandla en nedbruten bild av regndroppar till en ren bild. Problemet är oåtkomligt, eftersom de regioner som åsidosätts av regndroppar först inte ges. För det andra är informationen om bakgrundsscenen i de drabbade regionerna helt förlorad för det mesta. För att lösa problemet använder vi ett uppmärksamt generativt nätverk med kontradiktorisk utbildning. Vår huvudidé är att ingjuta visuell uppmärksamhet i både de generativa och discriminativa nätverken. Under träningen lär sig vår visuella uppmärksamhet om regndroppar och deras omgivning. Genom att ge denna information kommer därför det generativa nätverket att ägna större uppmärksamhet åt regndropsregionerna och de omgivande strukturerna, och det diskriminerande nätverket kommer att kunna bedöma den lokala sammanhållningen i de återställda regionerna. Denna injektion av visuell uppmärksamhet på både generativa och diskriminerande nätverk är det viktigaste bidraget i detta papper. Våra experiment visar effektiviteten i vår strategi, som överträffar toppmoderna metoder kvantitativt och kvalitativt. * R.T.
Qian m.fl. REF använder ett återkommande nätverk för att generera visuell uppmärksamhet först och sedan omvandla en regndroppe degraderad bild till en ren.
Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image
{'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']}