#583
summarized by : yamada ryosuke
Self-Learning Video Rain Streak Removal: When Cyclic Consistency Meets Temporal Correspondence

どんな論文か?

画像や動画において雨筋は視認性の低下を招くため,認識システムにおいて悪影響を及ぼす.そこで,本論文では雨筋を除去するためのネットワークであるSelf-Learned Deraining Networkを提案している.提案手法では隣接フレームの雨筋の動きから,現在のフレームにおける雨筋のない背景を予測し,雨筋のない画像生成する.
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新規性

Ground truthを必要としない自己教師での雨筋除去手法を新規に提案.

結果

最先端の雨筋除去手法であるURML, PReNet, UGSMと定量的な評価として,PSNRで3dB以上,SSIMで0.01dB以上を達成しいる.また,定性的には以下の図に示すように従来手法よりも雨筋を除去していることが確認できる.

その他(なぜ通ったか?等)