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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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A Deep Neural Network for Coarse-to-Fine Image Dehazing with Interleaved Residual Connections and Semi-Supervised Training 인터리브된 잔여 연결과 반 감독 훈련을 통한 거친 이미지 디헤이징을 위한 심층 신경망

Haoyu XU, Yuenan LI

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요약 :

이 편지에서 우리는 심층 신경망과 준지도 학습 기반 디헤이징 알고리즘을 제안합니다. 디헤이징 네트워크는 피라미드 아키텍처를 사용하여 단일 흐릿한 이미지에서 안개가 없는 장면을 거친 순서에서 미세한 순서로 복구합니다. 서로 다른 스케일의 객체를 충실하게 복원하기 위해 계단식 다중 스케일 컨볼루셔널 블록을 피라미드의 각 레벨에 통합합니다. 네트워크의 기능 융합 및 전송은 인터리브된 잔여 연결로 구성된 경로를 사용하여 달성됩니다. 실제 환경의 복잡한 안개에 대한 더 나은 일반화를 위해 우리는 반 감독된 적대적 훈련을 가능하게 하는 판별기도 고안했습니다. 실험 결과는 제안된 작업이 더 높은 정량적 지표와 시각적으로 더 즐거운 출력을 통해 비교 작업보다 성능이 우수하다는 것을 보여줍니다. 또한 안개 속에서도 물체 감지의 견고성을 향상시킬 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.5 pp.1125-1129
발행일
2022/05/01
공개일
2022/01/28
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2021EDL8052
원고의 종류
LETTER
범주
이미지 처리 및 비디오 처리

작성자

Haoyu XU
  Tianjin University
Yuenan LI
  Tianjin University

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