GridFormer: Residual Dense Transformer with Grid Structure for Image Restoration in Adverse Weather Conditions
Image restoration in adverse weather conditions is a difficult task in computer vision. In this paper, we propose a novel transformer-based framework called GridFormer which serves as a backbone for image restoration under adverse weather conditions. GridFormer is designed in a grid structure using...
Uloženo v:
| Vydáno v: | International journal of computer vision Ročník 132; číslo 10; s. 4541 - 4563 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
New York
Springer US
01.10.2024
Springer Springer Nature B.V |
| Témata: | |
| ISSN: | 0920-5691, 1573-1405 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!