単一画像脱ヘイズのための視覚変圧器【JST・京大機械翻訳】

Song Yuda; He Zhuqing; Qian Hui; Du Xin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217499497478 整理番号：22P0328305

単一画像脱ヘイズのための視覚変圧器【JST・京大機械翻訳】

Vision Transformers for Single Image Dehazing

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

画像デザイジングは,hazy画像から潜在ヘイズフリー画像を推定する代表的な低レベルビジョンタスクである。近年,畳み込みニューラルネットワークベースの方法は,画像デザイジングを支配している。しかしながら,最近,高レベルビジョンタスクでブレークスルーを遂げたビジョン変換機は,画像デザイジングに新しい次元をもたらさない。ポピュラーなSwin変換機から始め,いくつかのキーデザインが画像デザイジングに不適当であることを見出した。この目的のために,修正正規化層,活性化関数,および空間情報集約方式のような様々な改良から成るDehazeformerを提案した。その有効性を実証するために,様々なデータセット上でDehazeformerの多重変異体を訓練した。特に,最も頻繁に使用されるSOTS屋内セットでは,著者らの小さなモデルは,25%#Paramと5%の計算コストでFFA-Netより優れている。著者らが知る限りでは,著者らの大規模モデルはSOTS屋内セットで40dB以上のPSNRを有する最初の方法であり,以前の最先端技術を劇的に凌駕する。また,高度に不均一なヘイズを除去する方法の能力を評価するために,大規模な現実的なリモートセンシングデヘッジングデータセットを集めた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般 , 人工知能

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