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MC-CNN: Multi-scale Connected Convolutional Neural Network for Single Image Deraining : 단일 이미지 내 비제거를 위한 다중스케일 연결 합성곱 신경망
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 강명주 | - |
dc.contributor.author | 이준호 | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-20T02:43:59Z | - |
dc.date.available | 2022-04-20T02:43:59Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.other | 000000166861 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/178123 | - |
dc.identifier.uri | https://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000166861 | ko_KR |
dc.description | 학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 자연과학대학 협동과정 계산과학전공, 2021.8. 강명주. | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 신경망에서 생성된 모든 스케일의 특징들을 활용하여 이미지의 세부 정보까지 복구할 수 있는 다중스케일 연결 합성곱 신경망(MC-CNN)을 제안한다. 세부 정보 복구를 위한 MC-CNN의 첫 번째 핵심은 다중스케일 연결로, 인코더 부분의 모든 스케일 특징들을 디코더에 연결하여 가능한 많은 정보를 활용하여 이미지를 복구할 수 있도록 하는 것이다. 다중스케일 연결은 단순히 각 스케일의 특징을 합치는 것이 아니라 어느 스케일의 특징이 현재 과정에서 중요한지 배울 수 있도록 채널 어텐션을 고려한다. 두 번째 핵심은 와이드 논로컬 (WRNL) 블록이다. 우리는 넓은 직사각형으로 이미지를 나눌 때 각 패치가 가장 고른 분포를 가진다는 것을 알아냈고, 이를 바탕으로 WRNL을 제안하였다. 합성 및 실제 비 데이터셋으로 진행된 많은 실험 결과들을 통해 MC-CNN이 정량적으로 기존 방법들을 능가하고 정성적으로도 많은 개선이 이루어졌음을 확인하였다. | - |
dc.description.abstract | In this thesis, we propose an end-to-end multi-scale connected convolutional neural network (MC-CNN) that leverages all scale features to remove rain streaks while recovering detailed information on images. The first key point for recovering details is a multi-scale connection, which connects all scale features of the encoder part to the decoder part to restore the image with as much information as possible. Multi-scale connection considers channel-wise attention to learn which scale features are important in the current process, rather than simply combining the features of each scale. The second key point is a wide regional non-local (WRNL) block. We find that dividing images into wide rectangular patches makes each patch have a more even distribution than the existing method and based on this, we propose a WRNL block. Experimental results on synthetic and real-world datasets demonstrate that MC-CNN quantitatively outperforms existing state-of-the-art models and qualitatively achieves several improvements. | - |
dc.description.tableofcontents | 1 Introduction 1
2 Related Work 4 3 Proposed Network 6 3.1 Multi-scale Connection 8 3.2 Wide Regional Non-Local Block 9 3.2.1 Analysis 10 3.3 Discrete Wavelet Transform 12 3.4 Data Augmentation 12 3.5 Loss Function 13 4 Experiments 14 4.1 Datasets and Evaluation Metrics 14 4.2 Experiment Details 15 4.3 Results 16 4.3.1 Synthetic Datasets 16 4.3.2 Real-world Datasets 18 4.4 Ablation Study 20 4.4.1 Multi-scale connection 20 4.4.2 Region types of non-Local block 21 5 Conclusion 23 Abstract (In Korean) 32 | - |
dc.format.extent | v, 32 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject | Convolutional neural network | - |
dc.subject | deraining | - |
dc.subject | deep Learning | - |
dc.subject | image-preprocessing | - |
dc.subject | rain | - |
dc.subject | 딥러닝 | - |
dc.subject | 비제거 | - |
dc.subject | 비 | - |
dc.subject | 이미지 전처리 | - |
dc.subject | 합성곱 신경망 | - |
dc.subject.ddc | 004 | - |
dc.title | MC-CNN: Multi-scale Connected Convolutional Neural Network for Single Image Deraining | - |
dc.title.alternative | 단일 이미지 내 비제거를 위한 다중스케일 연결 합성곱 신경망 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.type | Dissertation | - |
dc.contributor.AlternativeAuthor | JUNHO LEE | - |
dc.contributor.department | 자연과학대학 협동과정 계산과학전공 | - |
dc.description.degree | 석사 | - |
dc.date.awarded | 2021-08 | - |
dc.identifier.uci | I804:11032-000000166861 | - |
dc.identifier.holdings | 000000000046▲000000000053▲000000166861▲ | - |
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