Název: | Lightweight single image dehazing utilizing relative depth information |
Autoři: | Frasiolas, Panagiotis Reppas, Asterios Konstantoudakis, Konstantinos Zarpalos, Dimitrios |
Citace zdrojového dokumentu: | WSCG 2024: full papers proceedings: 32. International Conference in Central Europe on Computer Graphics, Visualization and Computer Vision, p. 349-358. |
Datum vydání: | 2024 |
Nakladatel: | Václav Skala - UNION Agency |
Typ dokumentu: | konferenční příspěvek conferenceObject |
URI: | http://hdl.handle.net/11025/57409 |
ISSN: | 2464–4625 (online) 2464–4617 (print) |
Klíčová slova: | lehká váha;transformátory vidění;relativní hloubka;dehazování |
Klíčová slova v dalším jazyce: | lightweight;vision transformers;relative depth;dehazing |
Abstrakt v dalším jazyce: | Considering the need for lightweight and fast implementations, this paper presents an architecture based on a Mo bileVit encoder for efficiency and speed, introducing a fully convolutional lightweight decoder with skip connec tions for feature extraction. The main purpose of this network is to address the problem of single image dehazing. Recognizing the critical role of depth information in assisting the above task, the merging of these two tasks into a single network was performed in a supervised manner. Taking into account that there is a shortage of datasets that provide both dehazing and relative depth estimation ground truths, Depth Anything was utilized to extract the relative depth values of the images, which is the SOTA network in this task |
Práva: | © Václav Skala - UNION Agency |
Vyskytuje se v kolekcích: | WSCG 2024: Full Papers Proceedings |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
D31-2024.pdf | Plný text | 8,18 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/57409
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.