基于分组卷积和空间注意力机制的单幅图像去雨方法

摘要：

为更好地将图像去雨算法应用在户外监控、手机移动终端上,提出一种基于局部空间注意力机制的轻量级卷积神经网络.将图像去雨看作残差学习,既有利于从有雨图中去掉雨滴,又便于模型的训练与优化.深度可分离卷积作为模型提取特征的卷积操作,在不降低模型的性能情况下,显著降低模型的参数量与计算量.局部空间注意力模块利用空洞卷积提供较大的感受野来提取丰富的语义信息,有利于雨滴的检测与去除.在多个公开的数据集上进行对比与测试,证明模型去雨效果较好且速度较快.

关键词：单幅图像去雨、分组卷积、空洞卷积、空间注意力、残差学习

所属期刊栏目：16

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2020-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：28-31