Robust Attention Deraining Network for Synchronous Rain Streaks and Raindrops Removal

稳健性(进化) 计算机科学 一般化 人工智能 光学(聚焦) 深度学习 任务(项目管理) 数学 物理 工程类 光学 数学分析 生物化学 化学 系统工程 基因
作者
YanYan Wei,Zhao Zhang,Mingliang Xu,Richang Hong,Jicong Fan,Shuicheng Yan
标识
DOI:10.36227/techrxiv.17205848.v1
摘要

<div>Synchronous Rain streaks and Raindrops Removal (SR3) is a very hard and challenging task, since rain streaks and raindrops are two wildly divergent real-scenario phenomena with different optical properties and mathematical distributions. As such, most of existing deep learning-based Singe Image Deraining (SID) methods only focus on one of them or the other. To solve this issue, we propose a new, robust and hybrid SID model, termed Robust Attention Deraining Network (RadNet) with strong robustenss and generalztion ability. The robustness of RadNet has two implications :(1) it can restore different degenerations, including raindrops, rain streaks, or both; (2) it can adapt to different data strategies, including single-type, superimposed-type and blended-type. Specifically, we first design a lightweight robust attention module (RAM) with a universal attention mechanism for coarse rain removal, and then present a new deep refining module (DRM) with multi-scales blocks for precise rain removal. The whole process is unified in a network to ensure sufficient robustness and strong generalization ability. We measure the performance of several SID methods on the SR3 task under a variety of data strategies, and extensive experiments demonstrate that our RadNet can outperform other state-of-the-art SID methods.</div>
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