利用联合雨滴和细节感知表示消除复杂降雨

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过上下文为基础的实例级调制和对比学习，提出了一种用于训练混合数据集模型的创新算法 CoIC，以提高卷积神经网络和 Transformer 模型的去雨能力。

本文介绍了一种多尺度Transformer模型，用于有效地探索雨纹的多尺度表示。该模型利用各种尺度上的特征来提高图像重建的质量，并通过内部尺度隐式神经表示来提高模型的鲁棒性。实验证明该方法在合成和实际世界数据集上表现优异。

内部尺度隐式神经表示 合成和实际世界数据集 图像重建 多尺度Transformer模型 雨纹探索
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