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J-GLOBAL ID:202202234517633962   整理番号:22A0696241

文脈特徴融合ピラミッドとタスク駆動正則化による画像反射除去【JST・京大機械翻訳】

Image Reflection Removal via Contextual Feature Fusion Pyramid and Task-Driven Regularization
著者 (4件):
資料名:
巻: 32  号:ページ: 553-565  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0321A  ISSN: 1051-8215  CODEN: ITCTEM  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)
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本論文では,単一画像反射除去のための深層ニューラルネットワークを提案した。より具体的には,畳込みグリッドモジュールを設計し,それを特徴融合ピラミッドのビルディングブロックとして取り入れた。モジュールは,格子トポロジーの組合せ効果を利用して,受容野の豊富な集合を生成した。ピラミッドアーキテクチャにモジュールを埋め込むことにより,受容野のカバレッジをさらに拡大した。ピラミッドのもう一つの利点は,上昇と下降経路に位置するモジュールによって学習されたマルチスケール特徴を融合することである。特徴の豊富な多様性は,ニューラルネットワークが様々な空間範囲で重複するオブジェクトのまわりのコンテキストを分析して,層分離のための手がかりを収穫するのを助ける。また,提案した作業は,事前訓練VGG-19モデルによって生成されたハイパーカラム記述子から有用な意味手がかりを利用して,層分離の曖昧さを低減した。バックグラウンドと反射層の間の低い相関を考慮して,著者らは,残留反射を罰するためにチャネル相関ベースの条件付弁別器を設計した。識別器は,推定ものから実際の背景画像を識別できる特徴をスクリーニングするために,チャネルごとの注意を用いる。本論文はまた,タスク駆動正則化戦略を提示した。反射除去の完全性を評価するために,反射に対する意味セグメンテーションの高感度を利用した。この正則化戦略による訓練は,反射除去と高レベルタスクの両方の性能を高めることができる。4つの公開ベンチマークデータセットに関する最先端アルゴリズムに対する比較は,本研究が野生シナリオにおける複雑な反射を扱う際に優れた性能を示すことを実証した。また,提案したネットワークアーキテクチャはヘイズ除去にも適用可能であり,もう1つの不良設定層分離問題であり,有望な性能を示した。Copyright 2022 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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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