Rain removal via shrinkage of sparse codes and learned rain dictionary
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recently, sparse coding and dictionary learning have been widely used for feature learning and image processing. They can also be applied to the rain removal by learning two types of rain and non-rain dictionaries, and then forcing the sparse codes of the rain dictionary to be zero vectors. However, this approach can generate edge artifacts that appear in the non-rain regions, especially around the edges of objects. Based on this observation, a new approach of shrinking the sparse codes is presented in the paper. To effectively shrink the sparse codes in the rain and non-rain regions, an error map between the input rain image and the reconstructed rain image with the learned rain dictionary is generated. Based on this error map, the sparse codes of the rain and non-rain dictionaries are used together to represent the image structures of objects and avoid the edge artifacts in the non-rain regions. In the rain regions, the correlation matrix between the rain and non-rain dictionaries is calculated and then the sparse codes corresponding to the highly correlated signal-atoms between the rain and non-rain dictionaries are shrunk together to improve the removal of the rain structures. The experimental results show that the proposed approach using the shrinkage of the sparse codes can preserve image structures and avoid the edge artifacts in the non-rain regions, while removing the rain structures in the rain regions.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle