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作者

1 篇 chen shuoming
1 篇 lu yao
1 篇 lu guangming
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检索条件"主题词=Frequency Refiner Module"

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详细简洁

排序：

frequency Adapter and Spatial Prompt Network for All-in-One Blind Image Restoration 7th

Frequency Adapter and Spatial Prompt Network for All-in-One ...

引用

7th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision

作者： Chen, Shuoming Pei, Wenjie Lu, Yao Lu, Guangming Harbin Inst Technol Shenzhen Peoples R China

ISBN: (纸本)9789819786848;9789819786855

Image restoration aims to obtain a high-quality image from a degraded one. For real-world applications, an increasing number of methods are moving towards addressing multiple degradations using a single model. However, most of these methods still require task-specific training and primarily extract information from the spatial domain. To overcome this challenge, we introduce a novel All-in-one network, FASPNet, which effectively incorporates both frequency and spatial information to handle various degradations, without requiring any degradation priors. Specifically, we propose a frequency refiner module (FRM), which adaptively adjusts frequency representations and captures crucial global frequency information to facilitate better image restoration. Furthermore, to provide essential low-level information related to restoration, we introduce a Spatial Prompt module (SPM), utilizing prompts to encode restoration-relevant spatial detail representations and abstract degradation patterns. Extensive experiments have demonstrated that our model outperforms other baseline models on multiple datasets for three common and challenging tasks: deraining, dehazing, and denoising.

关键词： All-in-One Image Restoration frequency refiner module Spatial Prompt module

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