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|霍普金斯大学开源得Syn2Real用于使用高斯过程进行图像去雨算法( 二 )


数据集
使用了Rain800 Rain200H DDN-SIRR dataset以及真实图像等 。
|霍普金斯大学开源得Syn2Real用于使用高斯过程进行图像去雨算法
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图2：DDN-SIRR综合测试仪的定性结果 。（a）输入阴雨图像（b）DID-MDN [58]（CVPR '18）（c）DDN [9]（CVPR'17）（d）SIRR [49]（CVPR '19）（e）f我们的真实图像
结果
在训练过程中使用未标记的真实世界数据对DDN-SIRR数据集的影响 。使用无参考质量指标（NIQE和BRISQUE）对DDN-SIRR数据集的真实测试集进行评估 。请注意 ， 较低的分数表示性能较好 。
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在Rain800 数据集上的SSL实验：用于训练的标记数据的百分比在10％和100％之间变化 。与仅使用标记数据相比 ， 使用建议的方法利用未标记数据可以观察到一致性 。
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在Rain200H [51]数据集上的SSL实验：用于训练的标记数据的百分比在10％和100％之间变化 。与仅使用标记的数据相比 ， 使用建议的方法利用未标记的数据可观察到一致性 。
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图3：带有10％标记数据的实验结果Rain200H（a）输入阴雨图像（a）仅使用带标签的数据（c）使用标记的和未标记的数据 。
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图4：带有40％标记数据的实验结果Rain200H（a）输入阴雨图像（a）仅使用带标签的数据（c）使用标记的和未标记的数据 。
结论
作者提出了一个基于GP的SSL框架 ， 以在训练图像排水任务时利用未标记的数据 。
【|霍普金斯大学开源得Syn2Real用于使用高斯过程进行图像去雨算法】作者使用监督损失函数（例如l1和感知损失）来训练标记数据 。对于未标记的数据 ， 通过使用GP联合建模标记和未标记的潜在空间向量来估计潜在空间处的伪GT 。然后使用伪GT监督未标记的样品 。通过在多个数据集（如Rain800 ， Rain200H和DDN-SIRR）上进行的广泛实验 ， 证明了所提出的方法能够利用未标记的数据实现更好的概括 。


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