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J-GLOBAL ID：202002264059281262   整理番号：20A2615917

単一画像降雨除去のためのウェーブレットベース深層再帰ピラミッド畳込み残差ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Wavelet Based Deep Recursive Pyramid Convolution Residual Network for Single Image Rain Removal

著者 (2件)： Gong Tian Tian (School of Mathematics and Information Science, North Minzu University, Yinchuan, China) ,  Wang Jun Sheng (School of Computer Science and Technology, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 195870-195882  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像降雨除去は,雨画像からバックグラウンド画像を分離することを目的とする。過去3年間,深い畳み込みニューラルネットワークによる画像降雨除去は印象的な性能を達成した。しかし,高い脱降雨性能と低いモデルパラメータの間のトレードオフに達する方法は,まだ課題である。問題に取り組むために,本論文は,離散ウェーブレット変換が,異なる周波数領域で雨画像を分解するために埋め込まれ,そして,深い再帰的ピラミッド畳み込み残差ネットワーク(DRPRN)が,雨画像とクリーン画像の間の残留係数を良好に予測することができる,ウェーブレット深層再帰的ピラミッド畳込み残差ネットワーク(WDRPRN)に基づく新しい方法を探究するために,注力した。さらに,他のニューラルネットワークと比較して,DRPRNは,より少ないパラメータを犠牲にできる再帰的モデルを採用する。合成および実世界データセットに関する実験の成果は,提案した方法が最近の最先端アルゴリズムよりも著しく優れていることを示している。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *畳込み ,  *降雨 ,  *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *残差 ,  *波束 ,  角錐 ,  深層 ,  周波数領域
準シソーラス用語： 離散ウェーブレット変換 ,  モデルパラメータ ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 降雨 ,  ウェーブレット ,  深層 ,  ピラミッド ,  畳込み ,  残差