该双分支结构充分利用了视频数据的空间冗余和时序相关性,使去雨过程更加准确稳定。空间状态空间模型层 (S3ML):针对单帧图像,使用基于SSM的卷积结构提取空间特征,强化对细节与纹理的恢复。时间状态空间模型层 (TSML):针对帧序列,引入线性...
具体来说,模型首先利用无雨光流估计对邻帧进行对齐,然后在空间分支上逐像素地抽取和细化图像特征,在时间分支上使用状态空间模块将多帧信息递归融合,进一步去除动态雨纹。该双分支结构充分利用了视频数据的空间冗余和时序相关性,使去雨过程更加准确稳定。 空间状态空间模型层 (S3ML):针对单帧图像,使用基于SSM的卷积结构...
具体来说,模型首先利用无雨光流估计对邻帧进行对齐,然后在空间分支上逐像素地抽取和细化图像特征,在时间分支上使用状态空间模块将多帧信息递归融合,进一步去除动态雨纹。该双分支结构充分利用了视频数据的空间冗余和时序相关性,使去雨过程更加准确稳定。 空间状态空间模型层 (S3ML):针对单帧图像,使用基于SSM的卷积结构...
本文主要讲述了一体化模型进行去噪、去雨、去模糊,也就是说,一个模型就可以完成上述三个任务。实现了良好的图像复原功能! 先欣赏一下美女复原.jpg 具体的: 在图像恢复任务中,需要在恢复图像的过程中保持空间细节和高级上下文信息之间的复杂平衡。 在这篇论文中,我们提出了一种新颖的协同设计,可以在这些竞争目标之间...
基于知识蒸馏的两阶段去雨去雪去雾模型学习记录(二)之知识收集阶段,前面学习了模型的构建与训练过程,然而在实验过程中,博主依旧对数据集与模型之间的关系有些疑惑,首先是论文说这是一个混合数据集,但事
该模型包括衰减模型和环境光模型两部分。模型表达式为:其中,是图像像素的空间坐标,是观察到的有雾图像,是待恢复的无雾图像,表示大气散射系数,代表景物深度,是全局大气光,通常 去雨去雾算法 深度学习 算法 计算机视觉 opencv 人工智能 图像去雨去雾深度学习损失函数 目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例...
说到Transformer,大家可能会想到BERT[1]、GPT-3[2]等等,这些都是利用无监督训练的大型预训练模型。既然Transformer也能用在CV上,那么能不能做类似的事情呢?这篇论文利用ImageNet训练了一个能降噪、超分和去雨的图像预训练模型(IPT)。 Motivation 目前很多low-level的task其实都是有一定相关性的,就是在一个low-...
融合深度学习模型与注意力机制的图像去雨研究.pdf,摘要摘要 图像去雨任务旨在从户外捕获的有雨图像中去除所有雨水,以获得清晰的无雨图 像,该任务对于在雨环境下提升视频监控的质量,提高物体检测和语义分割的精度等 方面发挥着极其重要的作用。然而,在不同的雨条件下
本发明涉及一种基于半监督概率图模型的视频去雨方法,包括下述步骤:S1、模型构建:构建半监督概率图模型;S2、模型训练:通过最大后验概率优化模型;S3、模型验证:在验证集上对S2中得到的概率图模型进行验证;通过验证集的带雨视频,验证模型效果,利用信噪比来评估模型的性能;S4、模型更新:设置模型参数的更新频率。本发明将...