May, 2023
一种用于 GT-RAIN 挑战赛 CVPR 2023 Workshop UG$^{extbf {2}}$+ Track 3 的两阶段真实图像去雨方法
A Two-Stage Real Image Deraining Method for GT-RAIN Challenge CVPR 2023 Workshop UG$^{\textbf{2}}$+ Track 3
Yun Guo, Xueyao Xiao, Xiaoxiong Wang, Yi Li, Yi Chang...
TL;DR本文介绍了我们团队在 CVPR 2023 UG$^{2}$+ Track 3 GT-Rain Challenge 中的解决方案,提出了一种高效的两阶段框架,利用低秩视频去雨方法生成伪 GT,再加以改进,使用大规模真实雨数据集进行预训练并在伪 GT 上进行微调,最终采用全面的图像处理器模块,我们的整体框架设计精心并能够处理在测试阶段提供的重雨和雾气序列。在平均结构相似性 (SSIM) 上获得第一名,在平均峰值信噪比 (PSNR) 上获得第二名。