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J-GLOBAL ID：202102217213843081   整理番号：21A0066873

画像脱ヘイズのための教師なし条件付き非もつれネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised Conditional Disentangle Network For Image Dehazing

著者 (4件)： Jin Yizhou (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University,Hangzhou,China) ,  Gao Guangshuai (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University,Hangzhou,China) ,  Liu Qingjie (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University,Hangzhou,China) ,  Wang Yunhong (Hangzhou Innovation Institute, Beihang University,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 963-967  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 画像デザイジングは,未知のシーン放射輝度と伝送の曖昧さによって引き起こされたぼけ画像情報を復元することを目的とする。ペア画像または深さ情報を用いる代わりに,不対データセットを用いた教師なし条件付分散ネットワーク(UCDN)を提案した。本手法は,物理的ベース解答を導入することによって制約を強制する。他の教師なしデヘッジングモデルとは異なり,この手法は,霧の多重濃度に適応し,異なる濃度を有するデータセット上を凌駕する。合成データセットに関する広範な実験は,著者らのアプローチが最先端技術を超えることができることを示した。一方,著者らの収集した自然hazyデータセットに関するベンチマークを通して,著者らのアプローチは,より知覚的に魅力的な脱穀結果を生み出すことができた。Copyright 2021 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： *ネットワーク ,  多重化 ,  脱穀 ,  放射輝度 ,  ベンチマーク ,  曖昧さ
準シソーラス用語： 画像情報 ,  *ヘイズ ,  分散ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： ヘイズ ,  教師