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使用参考引导的转换器改进图像去雨效果
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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CVPR 2023 UG$^{2}$+ Track 3 GT-Rain Challenge中的解决方案，使用两阶段框架和大规模真实雨数据集进行预训练和微调，最终在测试阶段获得了第一名的平均结构相似性(SSIM)和第二名的平均峰值信噪比(PSNR)。
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关键要点
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介绍了CVPR 2023 UG$^{2}$+ Track 3 GT-Rain Challenge中的解决方案。
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提出了一种高效的两阶段框架。
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利用低秩视频去雨方法生成伪GT。
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使用大规模真实雨数据集进行预训练并在伪GT上进行微调。
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采用全面的图像处理器模块。
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整体框架设计精心，能够处理重雨和雾气序列。
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在平均结构相似性(SSIM)上获得第一名。
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在平均峰值信噪比(PSNR)上获得第二名。
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