#107
summarized by : Masanori YANO
CANet: A Context-Aware Network for Shadow Removal

どんな論文か?

画像から雨を除去するタスクで、画像のパッチ同士のマッチングを活用して変換を行う手法。
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新規性

Two-Stageのネットワーク構造で、学習ベースのマッチングを取り入れたCANetを提案した。ステージIでは、ImageNet Pre-trainedのDenseNetの特徴マップから、画像のパッチ同士のマッチング結果を参照して特徴の変換を行い、Lab色空間の変換画像を出力する。ステージIIで、もとの画像とLab色空間の変換画像から、高精細な画像への変換を実施する。

結果

ISTDデータセット及びSRDデータセットを使用し、定性的な評価及びRMSEによる定量的な評価を行い、従来手法を上回る結果。

その他(なぜ通ったか?等)

新たなネットワーク構造で、明確な性能向上を示したため通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/Zipei-Chen/CANet )が公開されている。