The following groups of images are the comparison of the proposed two 的简体中文翻译

The following groups of images are

The following groups of images are the comparison of the proposed two model tests on the real datasets, where (a) is the rainy image, (b) is generated via conditional GAN, (c) is generated via attentive GAN. As we can see from example (1), (c) has the higher contrast compares to (b), and shows better de-raining performance as we can see that the rain streak in left leaves is completely removed in (c), while some streak remained in (b), however, the reflection is also removed, or water droplet, the reason behind it might be that attentive GAN confuses the reflection on the leaves with the raindrop. The according attentive maps show that the attentive network manages to generally move the raindrop focus area from the plant leaves to the real streak.
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以下图像组是在实际数据集上建议的两个模型测试的比较,其中(a)是多雨图像,(b)通过条件GAN生成,(c)通过细心GAN生成。从示例(1)中可以看出,(c)与(b)相比具有更高的对比度,并且显示出更好的除雨性能,因为我们可以看到(c)中左叶的雨痕被完全去除了,而(b)中保留了一些条纹,但是反射也被除去或形成水滴,其背后的原因可能是细心的GAN将叶子上的反射与雨滴混淆了。相应的注意图显示,注意网络设法将雨滴的焦点区域从植物的叶子移动到真实的条纹。
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以下图像组是真实数据集上提议的两个模型测试的比较,其中 (a) 是雨量图像,(b) 通过有条件的 GAN 生成,(c) 通过细心的 GAN 生成。正如我们从示例 (1) 中看到的,(c) 与 (b) 相比具有较高的对比度,并且显示更好的除雨性能,因为我们可以看到左叶中的雨条纹在 (c) 中完全去除,而一些条纹仍留在 (b) 中,但是,反射也被移除,或水滴,其背后的原因可能是细心的 GAN 将树叶上的反射与雨滴混淆。根据细心的地图显示,细心的网络通常设法将雨滴焦点区域从植物叶子移动到真正的条纹。
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以下几组图像是对实际数据集上提出的两个模型测试的比较,其中(a)是雨图像,(b)通过条件GAN生成,(c)通过注意GAN生成。从示例(1)中可以看出,(c)与(b)相比具有更高的对比度,并且显示出更好的去雨性能,因为我们可以看到,(c)中左侧叶片中的雨条纹被完全去除,而(b)中保留了一些条纹,然而,反射也被去除,或者水滴,其背后的原因可能是细心的甘混淆了雨滴在树叶上的倒影。相应的注意图表明,注意网络一般能将雨滴焦点区域从植物叶片移动到真实条纹上。<br>
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