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#327
summarized by : Masanori YANO
どんな論文か？
画像から雨を除去するタスクで、現実世界の画像を収集したデータセット及び手法に関する論文。同じカメラで異なる時間帯の映像からレンズの水滴や背景が変化した部分を除外し、強風などによる位置ずれを補正して構築している。
新規性
世界各国のYouTubeストリーム配信から、雨が降っている画像と降っていない画像を収集してGT-RAINデータセットを構築した。また、雨の有無にかかわらず同じシーンでは特徴マップ同士のコサイン類似度が高くなるように学習し、損失関数にSSIMを取り入れた手法を提案した。CVPR 2019採択のSPANetのデータセットとは、雨の蓄積など多様性が異なるとの主張。
結果
雨が降っている画像と降っていない画像のペアで、31,524種類のデータセットを構築した。また、提案手法は構築したデータセットで定量的及び定性的な評価を行い、従来手法を上回る結果。
その他（なぜ通ったか？等）
現実世界の画像を幅広く収集し、評価結果を通してデータセットの有効性を示したため通ったと考えられる。プロジェクトページ( https://visual.ee.ucla.edu/gt_rain.htm/ )が公開されている。
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