RSEN-25FPS实时图像去雨算法 | Residual Squeeze-and-Excitation Network for Fast Image Deraining

本文主要是介绍RSEN-25FPS实时图像去雨算法 | Residual Squeeze-and-Excitation Network for Fast Image Deraining,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

首先,从论文创新方面来说,可以说是毫无创新。但是,其25FPS的速度对于图像去雨来说还是一个很好很实用的模型,而且性能还能够SOTA!
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.00757.pdf在这里插入图片描述

Abstract:

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图像去雨是一项重要的图像处理任务,因为雨水条纹不仅会严重降低图像的视觉质量,而且还会严重影响高级视觉任务的性能。传统方法通过不同的递归神经网络逐步消除雨水条纹。但是,这些方法不能以有效的方式产生合理的无雨图像。在本文中,我们提出了一种称为RSEN的残差squeeze-and-excitation网络,与最新技术相比,该网络具有快速的图像去雨能力以及优异的去雨性能。具体地,RSEN采用轻量级的编码器-解码器体系结构来在一阶段过程中完成去雨。此外,编码器和解码器均采用新颖的残差squeeze-and-excitation块作为特征提取的核心,其中包含用于产生分层特征的残差块,其次是用于在通道上增强所得分层特征的squeeze-and-excitation块。实验结果表明,与现有方法相比,我们的方法不仅可以大大降低计算复杂度,而且可以显着提高去雨性能。

RSEN:

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网络结构很简单,由Encoder-Bottleneck-Decoder3个部分组成,其中基本组成模块为RSEBlock,就是残差模块后面跟一个通道注意力机制。此外,使用全局与局部跳跃连接用于促进网络收敛。

Experiments:

1.去雨基准数据集(SOTA),速度很快(参数量很大):

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2.Ablation study:
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3.Real-world dataset:
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