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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 1,015 - 1,023 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0075
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Conventional image restoration models are difficult to apply efficiently in real-world scenarios because they are designed to handle only specific types and levels of degradation. This study proposes a model that can handle multiple degradations with a single restoration model using prompt learning. Furthermore, we introduce a sub-network, pixel-level encoder, that modulates the encoder of the main network and prompts. In this process, the proposed model adaptively integrates features across spatial and channel spaces through deformable spatial cross-attention and multi-Dconv head transposed cross-attention. Moreover, this model exploits pixel-wise contrastive loss to capture the style and context information of target images. An experimental evaluation is conducted using a widely-used dataset in all-in-one image restoration, including dehazing, deraining, and denoising. Additionally, this study evaluates the robustness of models for monocular depth estimation and visual odometry using images reconstructed from noise degradation.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. ALL-IN-ONE 이미지 복원 신경망
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 연구계획
REFERENCES
참고문헌 (29)
참고문헌 신청
C. H. Park and H. D. Choi, “Enhanced Parallel sparse-MLP for Monocular Depth Estimation of Autonomous UAV,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korea), vol. 29, no. 11, pp. 928-935, Nov. 2023.
J. H. Choi, K. C. Marsim, M. W. Jeong, K. H. Ryoo, J. W. Kim, and H. Myung, “Multi-unmanned Aerial Vehicle Pose Estimation Based on Visual-inertial-range Sensor Fusion,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korea), vol. 29, no. 11, pp. 859-865, Nov. 2023.
H. Chen, Y. Wang, T. Guo, C. Xu, Y. Deng, Z. Liu, S. Ma, C. Xu, C. Xu, and W. Gao, “Pre-trained image processing transformer,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 12299-12310, 2021.
B. Li, X. Liu, P. Hu, Z. Wu, J. Lv, and X. peng, “All-in-one image restoration for unkown corruption,” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 17452-17462, 2022.
T. Brown, B. Mann, N. Ryder, M. Subbiah, J. D. Kaplan, P. Dhariwal, and A. Neelakantan, “Language models are few-shot learners,” Proceedings of Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), vol. 33, pp. 1877-1901, 2020.
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