Residual Squeeze-and-Excitation Network for Fast Image Deraining

Residual Squeeze-and-Excitation Network for Fast Image Deraining

-Authors: Jun Fu , Jianfeng Xu , Kazuyuki Tasaka and Zhibo Chen

 

-본 논문에서는 Residual Squeeze and Excitation Network (RSEN)을 제안하여 image deraining에서 좋은 성능과 light-weight한 구조로 빠른 속도를 보여준다.

 

-image deraining은 현재까지 model-driven(filter&prior based)와 data-driven(CNN based)를 통한 접근법이 있었지만, 선자의 경우 실세계의 복잡한 rain streak를 전부 다 제거하지 못하며, parameter tuning과 expensive computation의 문제가 있었고, 후자의 경우에는 효율적인 성능을 보여주지 못하였다.

 

-제안하는 RSEN는 light-weight 한 encoder-decoder architecture와 RDB에 SE(Squeeze and Excitation) block을 합하며 residual block의 skip connection을 통해  hierarchical feature을 만들어내고, SE Block으로 만들어낸 hierarchical feature를 channel-wisely하게 강화시킬 수 있다.

 

-총 3가지의 keypoint를 가지며, 첫번째는 충분한 receptive field를 통하여 복잡하고 large한 rain streak을 잡아내고, 두번째는 local skip connection을 통해 gradient propagation과 수렴속도를 가속화한다. 마지막 3번째는 channel wise attention을 통해 성능을 향상시킨다.