Unsupervised Single-Image Reflection Separation Using Perceptual Deep Image Priors
Notice bibliographique
Résumé
Reflections often degrade the quality of the image by obstructing the background scene. This is not desirable for everyday users, and it negatively impacts the performance of multimedia applications that process images with reflections. Most current methods for removing reflections utilize supervised-learning models. However, these models require an extensive number of image pairs to perform well, especially on natural images with reflection, which is difficult to achieve in practice. In this paper, we propose a novel unsupervised framework for single-image reflection separation. Instead of learning from a large dataset, we optimize the parameters of two cross-coupled deep convolutional networks on a target image to generate two exclusive background and reflection layers. In particular, we design a new architecture of the network to embed semantic features extracted from a pre-trained deep classification network, which gives more meaningful separation similar to human perception. Quantitative and qualitative results on commonly used datasets in the literature show that our method's performance is at least on par with the state-of-the-art supervised methods and, occasionally, better without requiring large training datasets. Our results also show that our method significantly outperforms the closest unsupervised method in the literature for removing reflections from single images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».