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VALSE 论文速览 第70期:基于深度与密度分解的自增强非成对图像去雾 ...

2022-5-18 17:42| 发布者: 程一-计算所| 查看: 1201| 评论: 0

摘要: 为了使得视觉与学习领域相关从业者快速及时地了解领域的最新发展动态和前沿技术进展,VALSE最新推出了《论文速览》栏目,将在每周发布一至两篇顶会顶刊论文的录制视频,对单个前沿工作进行细致讲解。本期VALSE论文速 ...

为了使得视觉与学习领域相关从业者快速及时地了解领域的最新发展动态和前沿技术进展,VALSE最新推出了《论文速览》栏目,将在每周发布一至两篇顶会顶刊论文的录制视频,对单个前沿工作进行细致讲解。本期VALSE论文速览选取了来自天津大学、悉尼大学、大连理工大学、同济大学和京东探索研究院的图像去雾方面的工作。该工作由郭晓杰长聘副教授指导,论文第一作者杨洋录制。


论文题目:Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition

作者列表:杨洋 (天津大学),王超岳 (悉尼大学),刘日升 (大连理工大学),张林 (同济大学),郭晓杰 (天津大学),陶大程 (悉尼大学,京东探索研究院)

B站观看网址:

https://www.bilibili.com/video/BV1YF411L72F/



论文摘要:

为了克服在合成数据集上训练的去雾模型的过拟合问题,许多最近的方法试图使用非成对数据进行训练来提高模型的泛化能力。然而其中大多数方法仅仅简单地遵循CycleGAN的思路构建去雾循环和上雾循环,却忽略了现实世界中雾霾环境的物理特性,即雾霾对物体可见度的影响随深度和雾气密度而变化。在本文中,我们提出了一种自增强的图像去雾框架,称为D4 (Dehazing via Decomposing transmission map into Density and Depth),用于图像去雾和雾气生成。我们所提出的框架并非简单地估计透射图或清晰图像,而是聚焦于探索有雾图像和清晰图像中的散射系数和深度信息。通过估计的场景深度,我们的方法能够重新渲染具有不同厚度雾气的有雾图像,并作为自数据增强机制提升去雾网络的性能。值得注意的是,整个训练过程仅依靠非成对的有雾图像和清晰图像,成功地从单个模糊图像中恢复了散射系数、深度图和清晰图像。综合实验表明,我们的方法在参数量和FLOPs更少的情况下去雾效果优于最先进的非成对去雾方法。


论文信息:

[1] Yang Yang, Chaoyue Wang, Risheng Liu, Lin Zhang, Xiaojie Guo, Dacheng Tao. Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition. CVPR 2022.


论文链接:

[https://www.aliyundrive.com/s/WqWvoBkrzBi]


代码链接:

[https://github.com/YaN9-Y/D4]


视频讲者简介:

杨洋,天津大学直博生。主要研究方向是图像恢复和图像增强。



特别鸣谢本次论文速览主要组织者:

月度轮值AC:文碧汉 (南洋理工大学)、杨文瀚 (南洋理工大学)

季度责任AC:魏秀参 (南京理工大学)


活动参与方式

1、VALSE每周举行的Webinar活动依托B站直播平台进行,欢迎在B站搜索VALSE_Webinar关注我们!

直播地址:

https://live.bilibili.com/22300737;

历史视频观看地址:

https://space.bilibili.com/562085182/ 


2、VALSE Webinar活动通常每周三晚上20:00进行,但偶尔会因为讲者时区问题略有调整,为方便您参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ R群,群号:137634472);


*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。


3、VALSE微信公众号一般会在每周四发布下一周Webinar报告的通知。


4您也可以通过访问VALSE主页:http://valser.org/ 直接查看Webinar活动信息。Webinar报告的PPT(经讲者允许后),会在VALSE官网每期报告通知的最下方更新。


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