深層学習ベースの方法は、近年、単一画像の曇り除去でかなりの成功を収めています。ただし、これらの方法は、ドメインシフトに直面すると、パフォーマンスが低下することがよくあります。具体的には、既存のデータセ

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/16 11:54

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716801528511190530/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.12544v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.12544v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.12544v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">DAMix：ドメインシフト下での単一画像の曇り除去のための密度を意識した混合増強</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22domain%20adaptation%22">domain adaptation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深層学習ベースの方法は、近年、単一画像の曇り除去でかなりの成功を収めています。ただし、これらの方法は、ドメインシフトに直面すると、パフォーマンスが低下することがよくあります。具体的には、既存のデータセ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220316#bookmark-4716801528511190530"><span class="datetime-body">2022/03/16 11:54</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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