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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 925 - 929 (5page)
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In this paper, we propose a novel approach to single image rain removal by incorporating a transformer structure into a U-shaped neural network and implementing a five-direction loss function. Our approach specifically employs a swin-transformer combined with residual and Fourier convolution methods. Beyond conventional x and y directional gradients, we propose a unique technique to eliminate non-components using a five-direction gradient. Experimental results indicate that our method outperforms existing approaches by minimizing information loss and delivering enhanced quality in rain-free images.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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