用于联合去除雨纹与雨滴的双重注意力内注意力模型
计算机视觉与模式识别
2021-10-20 v2
摘要
雨纹与雨滴是两种以不同方式降低图像质量的自然现象。当前大多数现有的深度去雨网络将它们视为两个独立问题并单独处理其中之一，因而无法同时妥善应对二者。为此，我们提出一种双重注意力内注意力模型（DAiAM），其包含两个 DAM 以同时去除雨纹与雨滴。在 DAM 内部，存在两张注意力图——分别关注强降雨与弱降雨区域，以针对不同区域引导不同的去雨过程。此外，为进一步精炼结果，提出一种差分驱动的双注意力内注意力模型（D-DAiAM），采用“由强到弱”策略通过处理不满意的去雨区域来去除雨水。在一个公开雨滴数据集、一个公开雨纹数据集以及我们合成的联合雨纹与雨滴（JRSRD）数据集上的大量实验表明，所提方法不仅能够同时去除雨纹与雨滴，还在两项任务上均达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.2103.07051,
title = {Dual Attention-in-Attention Model for Joint Rain Streak and Raindrop Removal},
author = {Kaihao Zhang and Dongxu Li and Wenhan Luo and Wenqi Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.07051},
year = {2021}
}
备注
To appear in IEEE Transactions on Image Processing (TIP)