Residual Deformable Convolution for better image de-weathering

增采样 计算机科学 残余物 人工智能 卷积(计算机科学) 图像复原 自编码 块(置换群论) 编码器 风化作用 计算机视觉 解码方法 像素 模式识别(心理学) 深度学习 图像(数学) 图像处理 算法 地质学 人工神经网络 数学 几何学 地貌学 操作系统
作者
Huikai Liu,Ao Zhang,Wenqian Zhu,Bin Fu,Bingjian Ding,Shengwu Xiong
出处
期刊:Pattern Recognition [Elsevier BV]
卷期号:147: 110093-110093
标识
DOI:10.1016/j.patcog.2023.110093
摘要

Adverse weather conditions pose great challenges to computer vision tasks like detection, segmentation, tracing et, al. in the wild. Image de-weathering aiming at removing weather degradations from images/videos has hence accumulated huge popularity as a significant component of image restoration. A large number of SOTA de-weathering methods are based on the autoencoder architecture for its excellent generalization and high computational efficiency. However, for most of these models, parts of high-frequency information are inevitably lost in the downsampling process in the encoders, while degraded features are unable to be effectively inhibited in the upsampling modules in the decoders, largely limiting the restoration performance. In this paper, we propose a multi-patch skip-forward structure for the encoder to deliver fine-grain features from shallow layers to deep layers, and provide more detailed semantics for feature embedding. For the decoding part, the Residual Deformable Convolutional module is developed to dynamically recover the degradation with spatial attention, achieving high-quality pixel-wise reconstruction. Extensive experiments show that our model outperforms many recently proposed state-of-the-art works on both specific-task de-weathering, such as de-raining, de-snowing, and all-task de-weathering. The source code is available at github.com/ZhangAoCanada/DeformDeweatherNet.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
崔崔完成签到 ,获得积分10
2秒前
SYLH应助xcxc采纳,获得10
3秒前
wp4455777完成签到,获得积分10
4秒前
十一完成签到,获得积分10
4秒前
ru完成签到 ,获得积分10
6秒前
慧木完成签到 ,获得积分10
6秒前
WW完成签到 ,获得积分10
7秒前
小高同学完成签到,获得积分10
8秒前
轻轻1完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
大橙子发布了新的文献求助10
16秒前
iuhgnor完成签到,获得积分10
19秒前
可夫司机完成签到 ,获得积分10
22秒前
yang完成签到,获得积分10
24秒前
一1完成签到 ,获得积分10
26秒前
jiaolulu完成签到,获得积分10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
28秒前
爆米花应助LiZhao采纳,获得10
28秒前
轻轻完成签到,获得积分10
31秒前
Orange应助jiaolulu采纳,获得10
31秒前
xcxc完成签到,获得积分10
33秒前
water应助科研通管家采纳,获得50
33秒前
33秒前
默存完成签到,获得积分10
36秒前
风中的金鱼完成签到 ,获得积分10
38秒前
橙汁完成签到,获得积分10
39秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
42秒前
cora完成签到 ,获得积分10
48秒前
徐伟康完成签到 ,获得积分10
48秒前
Minicoper完成签到,获得积分10
59秒前
科研通AI5应助普鲁卡因采纳,获得10
59秒前
111完成签到 ,获得积分10
59秒前
奥特曼完成签到 ,获得积分10
59秒前
苏苏完成签到,获得积分10
1分钟前
大橙子完成签到,获得积分10
1分钟前
kelite完成签到 ,获得积分10
1分钟前
火星上的雨柏完成签到 ,获得积分10
1分钟前
JY完成签到,获得积分10
1分钟前
知行合一完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038128
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575831
关于积分的说明 11373827
捐赠科研通 3305610
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022