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#218
summarized by : Kazuma_Asano
どんな論文か？
2段階のRNNを用いたモデルにより動画の雨を除去する手法を提案した研究．まずシングルフレームから雨除去に関係した4チャネルの情報を出力．次にフレーム間のアライメントネットワークで前フレームとのオプティカルフローを予測．最後にこれらの予測された情報でフレーム間を考慮し雨を除去した動画フレームを予測する．
新規性
1.雨すじや大気の透過性などを含む新しい雨合成を提案し小雨や大雨に対応する雨ビデオデータセットを作成
2.新たなデータセットから雨除去タスク関連の変数を予測するRNNを提案
3.シングルフレームおよびマルチフレームコンテキストを抽出する2段階のRNNでより信頼性の高い動き情報の抽出することが可能
4.フレーム間の一貫性を保つため，2つのタイプのフローベースの表現を使用してネットワークの学習を正規化
結果
5つのデータセットを利用して従来手法と提案手法を比較．評価指標にPSNRとSSIMを利用して定量的評価を行なっている．結果として従来手法よりほぼ全ての項目でSOTAとなった．また処理時間も計測しており，従来の中で一番速い処理では無いが，速い方の部類である事は示し，提案手法の有用性を示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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