【论文阅读】Semi-supervised Transfer Learning for Image Rain Removal

论文发表于CVPR2019 论文链接 以往的去雨方法需要收集大量的合成雨图和无雨图，使得神经网络倾向于学习到合成雨水的特有的式样，但是在不太一样的真实雨水面前，则显得缺少泛化能力。该论文提出一种半监督的方法， 将真实雨图（无需对应的无雨图）加入训练集，将雨图和无雨图之间的残差视为一个参数化雨水分布，网络可以通过有监督的合成雨水来适应真实无监督多种雨类型，这样缺少训练样本和真实与合成数据之间存在差别

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