Harnessing Joint Rain-/Detail-aware Representations to Eliminate Intricate Rains

最近图像去雨方面的进展集中在使用混合多个数据集来训练强大的模型，包括不同的雨类型和背景。然而，这种方法往往忽视了雨图像之间的固有差异，导致结果不够优秀。为了克服这个限制，我们专注于通过深入挖掘能够包含雨和背景组成部分的有意义的表示来解决各种雨图像问题。利用这些表示作为指导，我们提出了一种称为基于上下文的实例级调制（CoI-M）机制，能够有效地调制基于CNN或Transformer的模型。此外，我们设计了一种针对雨/细节感知的对比学习策略，以帮助提取联合雨/细节感知表示。通过将CoI-M与雨/细节感知对比学习相结合，我们开发了CoIC，这是一种针对混合数据集训练模型的创新和强大算法。此外，CoIC还揭示了数据集建模关系，定量评估雨和细节对修复的影响，并揭示了模型在不同输入情况下的不同行为。大量实验证实了CoIC在提高CNN和Transformer模型去雨能力方面的有效性。当包含真实世界数据集时，CoIC也显著提高了去雨能力。

论文旨在解决图像去雨问题中存在的数据集差异性问题，提出了一种Context-based Instance-level Modulation (CoI-M)机制，能够有效地调制CNN-或Transformer-based模型，以提高模型的去雨能力。

论文的关键思路是通过提取包含降雨和背景组件的有意义的表示形式，作为指导信息来调制模型，从而提高模型的去雨能力。同时，论文还提出了一种雨/细节感知的对比学习策略，以帮助提取联合雨/细节感知表示。

论文使用了多个数据集进行实验验证，证明了CoIC算法在提高CNN和Transformer模型去雨能力方面的有效性。此外，CoIC还能够定量评估雨和细节对恢复的影响，并揭示模型在不同输入下的不同行为。论文提出的机制和策略具有一定的创新性和实用性，值得进一步研究。

在图像去雨领域的相关研究中，最近的一些论文包括：'Single Image Deraining via Recurrent Rolling Guidance Network'、'Progressive Image Deraining Networks: A Better and Simpler Baseline'、'Attention-Aware Multi-Stroke Style Transfer for Image Deraining'等。