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多尺度双通道变换器用于高质量图像去雨
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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
本文介绍了一种多尺度Transformer模型，用于探索雨纹的多尺度表示，提高图像重建的质量和模型的鲁棒性。该模型通过尺度间双向反馈操作实现粗到细和细到粗的信息传递，取得了优异的实验结果。
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关键要点
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提出了一种端到端的多尺度Transformer模型，用于探索雨纹的多尺度表示。
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该模型利用各种尺度上的潜在特征促进高质量的图像重建。
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结合空间变化的雨纹的内部尺度隐式神经表示，提高模型在复杂场景中的鲁棒性。
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通过粗到细和细到粗的信息传递，嵌入尺度间双向反馈操作，确保更丰富的协同表示。
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实验证明，NeRD-Rain模型在合成和实际世界基准数据集上表现优异。
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