GillianZhu
GillianZhu

【论文阅读】Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image

论文发表于CVPR2018，主要解决去除雨点（raindrop）的问题。

这个问题不好解决的一大原因是，没有关于图像中被雨点污染的区域所在位置的信息。该论文的主要创新点则基于此，向GAN的生成器和判别器中均加入了注意力机制，学习雨区及其附近区域。生成器中的注意力更多关注雨区及其附近位置，判别器中的注意力用于评估修复区域的局部一致性。
论文链接
官方pytorch代码（无train代码）
非官方tf代码（有train代码）

模型

论文提出的方法可以概括为两步：对雨点图建模和用Attentive GAN去除雨点。
雨点图的模型如下：
在这里插入图片描述
I，M，B，R分别表示输入，表示像素是否属于雨区的二元掩码，背景图像，雨点和背景图像混合形成的效果
基于该公式，可以从输入图像中分离出背景图像，建立一个注意力分布图。

GAN的总损失如下：
在这里插入图片描述
从模型的示意图可以看到，模型包含以下几个部分：
【论文阅读】Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image_第1张图片

生成器

  • attentive-RNN：学习到注意力分布(attention map)
    【论文阅读】Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image_第2张图片
    （不同阶段学到的注意力分布图）
  • auto-encoder：以原图和注意力分布作为输入，损失函数选用多尺度的损失和感知损失结合的方式
    多尺度损失：从不同解码器层（1,3，5）中抽取特征，形成不同尺寸的输出，希望抓到不同层的更多情境(contextual)信息
    感知损失：全局误差
    【论文阅读】Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image_第3张图片

判别器

【论文阅读】Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image_第4张图片
在注意力分布全局&局部评价生成器产生的图片

  • 从判别器的中间某层提取特征，输入CNN
  • 定义CNN输出与生成器中的attentive-RNN产生的注意力分布图之间的loss
  • 在输入下一层之前，将CNN输出与判别器的原始特征相乘，引导判别器将注意力集中在注意力分布图指定区域
  • 在最后一层使用全连接层得到判断结果

总结


这篇论文利用GAN加上注意力机制的思想，比较自然、好理解，但是loss公式很多，训练比较triky

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    以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo
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