HINetの味見をしています。
画像復元系のタスクで学習データセットによって、DeBlurやDeNoise、DeRain等に対応できるモデルなようです👀
ブラー除去(GoPro向け)は流石に良い性能ですね。
204_HINetのGoProのDeBlurをサンプル画像でお試し👀
— 高橋 かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年12月18日
さすがにサンプル画像では上手くいくよな。って感じ🤔
GoProで撮影されていて、かつ、ボケていて、フリーな動画を持ってないからイマイチ効果が実感できる素材が無い、、、 https://t.co/7Xo1AFP4oO pic.twitter.com/JBXbfI0fN5
雨除去は思ったよりは除去できている感じ🦔？
雨除去のデータセットって、物凄く大げさなデータとか超嘘くさいデータ拡張のデータ満載だから通常の雨動画にうまく行くのかなー👀
— 高橋 かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年12月18日
動画の最後のほうはそこそこ除去できてる🦔？ https://t.co/7Xo1AFP4oO pic.twitter.com/caTj14sW1w
ちなみに、雨除去系のデータセットって以下みたいな露骨なデータ拡張画像とか、
超絶大雨な画像しか入ってなくて、実際の性能は結構イマイチなイメージなので、
あんまり期待はしていなかったりします。。。
このあたりは結構除去出来てる？
デモ用のコードは以下にコミットしています。
