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极市直播第133期|如何解决恶劣天气成像问题?雨天环境下的视觉增强系列工作探索(CVPR'24)
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图像视频作为计算机感知场景的关键,其质量在很大程度上决定了智能感知算法的鲁棒性。然而复杂环境下图像视频获取的过程容易受恶劣天气环境的影响,导致所获取的图像视频质量低、内容看不清。如何实现恶劣天气成像环境中的图像视频清晰化从而提升现有方法对图像视频内容理解的性能是解决恶劣环境下自适应感知的关键。本次分享以雨天为例,对图像去雨进展进行总结,并分析当前研究趋势和对未来研究机遇进行展望。 Bidirectional Multi-Scale Implicit Neural Representations for Image Deraining (CVPR2024) 论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.01547 代码地址:https://github.com/cschenxiang/NeRD-Rain Learning A Sparse Transformer Network for Effective Image Deraining (CVPR2023) 论文地址:https://arxiv.org/abs/2303.11950 代码地址:https://github.com/cschenxiang/DRSformer Towards Unified Deep Image Deraining: A Survey and A New Benchmark 论文地址:https://arxiv.org/abs/2310.03535 代码地址:http://www.deraining.tech/ Towards Ultra-High-Definition Image Deraining: A Benchmark and An Efficient Method 论文地址:https://arxiv.org/abs/2405.17074 代码地址:https://github.com/cschenxiang/UDR-Mixer
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