【論文閱讀】Semi-supervised Transfer Learning for Image Rain Removal

論文發表於CVPR2019 論文鏈接 以往的去雨方法需要收集大量的合成雨圖和無雨圖，使得神經網絡傾向於學習到合成雨水的特有的式樣，但是在不太一樣的真實雨水面前，則顯得缺少泛化能力。該論文提出一種半監督的方法， 將真實雨圖（無需對應的無雨圖）加入訓練集，將雨圖和無雨圖之間的殘差視爲一個參數化雨水分佈，網絡可以通過有監督的合成雨水來適應真實無監督多種雨類型，這樣缺少訓練樣本和真實與合成數據之間存在差別

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