递归挤压 - 激励上下文聚合网络用于单图像去雨

ECCVJul, 2018

递归挤压 - 激励上下文聚合网络用于单图像去雨

Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Net for Single Image Deraining

Xia Li, Jianlong Wu, Zhouchen Lin, Hong Liu, Hongbin Zha

TL;DR本研究提出了一种基于深度卷积和循环神经网络的新型深度网络架构，用于单幅图像去雨。实验表明，在多个评估指标下，该方法优于现有的技术。

Abstract

Rain streaks can severely degrade the visibility, which causes many current computer vision algorithms fail to work. So it is necessary to remove the rain from images. We propose a novel deep network architecture based on deep convolutional and recurrent neural networks for single image deraining. As contextual information is very important for rain removal,

rain streak removal deep neural networks recurrent neural network receptive field multiple stages

发现论文，激发创造

使用尺度感知多阶段循环网络进行单张图像去雨处理

通过引入规模感知的多阶段卷积神经网络和并行子网络的概念，本文旨在解决在不同大小和方向的雨滴覆盖下，雨液、散射和透射造成的遮挡和降低对比度等问题，该方法在合成和实际图像上的实验显示，在雨滴去除方面具有创新性，并优于现有技术。

Dec, 2017

单幅图像深度联合雨滴检测与去除

本文提出了一种基于深度学习架构，通过新的雨画像模型解决单幅图像中存在大雨和雨斑累积的雨滴去除问题，并通过使用二进制雨斑图和重复的雨检测实现更好的效果。

Sep, 2016

清空天空：针对单幅图像雨水去除的深度网络架构

该研究介绍了一种名为 DerainNet 的基于深度卷积神经网络的图像去雨筋方法，并使用合成数据进行训练，提高了真实数据上的去雨效果，并在计算时间方面得到了显著提高。

Sep, 2016

一种基于模型驱动的深度神经网络用于单图像雨水去除

本文介绍了一种基于模型的深度神经网络，使用具有解释性和恰当的物理结构的数据结构，以实现单图像去雨任务的最先进性能，并通过端对端培训，自动提取所有雨滴核和接近算子，特别是在实际情况下具有更好的去雨性能。

May, 2020

在线更新的高阶协作网络用于单图像去雨

本文提出了一种高阶协同网络，其中包括多尺度紧凑约束和双向尺度内容相似度挖掘模块，有助于实现去雨滴效果的提高，并通过自我监督学习方法来提高模型性能。

Feb, 2022

非局部增强的编码器 - 解码器网络用于单张图像去雨

本文主要介绍了一种有效的端到端神经网络结构的实现方法，并提出了一种非局部增强的编码 - 解码网络框架，以更高效学习不断抽象的特征表示，同时极大地保留图像细节。新网络框架组成了一系列非局部增强的密集块，旨在充分利用所有卷积层的分层特征，以及捕捉远距离的依赖关系和结构信息。实验表明，该方法在不同密度的雨天图像上可以有效地去除雨痕，并保留图像细节，优于最新的现有方法。

Aug, 2018

基于对比学习的递归动态多尺度网络用于图像去雨

本文提出了一个基于对比学习的图像去雨方法，使用递归动态多尺度网络来提高降雨性能，实现了优秀的效果并超越了现有方法，并且该方法在客观检测和语义分割方面也表现出了很好的性能。

May, 2023

DRD-Net: 细节恢复图像去雨算法 —— 基于上下文聚合网络

本文提出了一种细节恢复图像去雨网络，该网络包括由挤压激发操作与残差块组合的雨雾残余网络、结构细节上下文聚合块（SDCAB）和细节修复网络，并通过定量和定性比较表明，我们的方法在去雨稳健性和细节准确性方面优于现有的图像去雨方法。

Aug, 2019

SDNet：使用 Swin 的多分支单图像去雨方法

本研究提出了一种使用 Swin-transformer 模型实现去雨任务的基本模块改进方法，并设计了一个三分支模型，并提出了一个新的数据集 Rain3000 来验证模型的性能和效果，实验结果表明，该方法在公开数据集 Rain100L，Rain100H 和 Rain3000 上具有先进的性能和较快的推理速度。

May, 2021

具有空间注意力机制的高清真实雨数据集单图像去雨方法

本研究提出一个半自动的方法来生成高质量的干净图像，并构建了一个大规模的数据集，以更好地模拟现实情况下的雨条带效应。新的 SPatial Attentive Network（SPANet）以本地到全局的方式移除雨条带，并取得了与现有去雨技术相当的优异性能。

Apr, 2019