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DeRainGS：用于增强雨中场景重建的高斯点云技术
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究构建了大规模高质量真实雨数据集（LHP-Rain），包含3000个视频序列和100万帧高分辨率图像配对数据。研究提出了鲁棒低秩张量恢复模型和基于Transformer的除雨算法，实验证明其在最新研究中的优越性。
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关键要点
- 本研究构建了大规模高质量真实雨数据集（LHP-Rain），包含3000个视频序列和100万帧高分辨率图像配对数据。
- 数据集具有更高多样性和更大规模的雨，高分辨率和高质量的合成图像。
- 提出了一种鲁棒低秩张量恢复模型，用于生成更好地分离静态背景和动态雨的基准数据。
- 设计了基于Transformer的单幅图像除雨算法，通过自注意力和跨层注意力实现图像和雨层的辨别特征表示。
- 大量实验证明了所提出数据集和除雨方法在最新研究中的优越性。
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