May, 2023

基于对比学习的递归动态多尺度网络用于图像去雨

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • RCDNet：用于单张图像去雨的可解释性降雨卷积字典网络

    本文介绍一种基于 Rain Convolutional Dictionary Network 的单图像去雨方法，通过设计一种迭代算法，将其抽象成一种可解释的深度神经网络，从而在推理过程中提高去雨性能，特别适用于不同类型雨水的不一致情况。

    Jul, 2021

  • 具有残差通道先验指导的结构保持去雨

    本文提出了一种基于 CNN 的雨水去除算法，即通过提取图像的 RCP 实现结构信息的保护和恢复，同时利用 Wavelet-based Multi-Level Module 作为网络的骨干，通过 Interactive Fusion Module 实现 RCP 信息的充分利用，以此生成更加清晰精细的去雨图像。

    Aug, 2021

  • 单幅图像去雨的多尺度逐步融合网络

    此文介绍了一种基于多尺度协作表示法的单图像除雨方法，利用尺度空间和分层深度特征构建多尺度渐进融合网络，采用循环计算来捕捉全局纹理信息，引入注意力机制实现对不同尺度信息的精细融合，从而提高了模型的训练效率，在多个基准数据集上达到了最先进的除雨结果，启发了视觉任务驱动图像除雨的新研究方向。

    Mar, 2020

  • 递归挤压 - 激励上下文聚合网络用于单图像去雨

    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。

    Jul, 2018

  • 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

  • 通向通用快速视频去雨的知识蒸馏

    通过知识蒸馏，我们提出了一种基于 Rain Review 的通用视频除雨网络（称为 RRGNet），它可以处理不同的雨线类型，并具备最佳的运行速度和除雨效果。

    Aug, 2023