Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image論文理解
概述：
在去雨的過程中給網路加上了attention提取，讓網路能夠更好地學到有雨滴部分的差別。
網路結構如下：
首先使用attention提取網路來獲得包含雨滴的影象的attention影象（值在0-1之間，包含雨滴的地方值較大），attention提取網路中使用通過原圖與gt相減並進行二值化處理之後獲得的mask與網路得到的attention圖來計算loss，以此來優化attention提取網路，loss如下
之後將得到的attention圖與輸入影象concatenate，輸入到autoencoder網路，該網路通過在deconvolution階段不同層與相同大小的gt求loss，並將最後得到的處理結果與gt輸入vgg中提取特徵後求一個perceptual loss
其中
鑑別器結構：
在鑑別器中去中間層的feature輸入到一個cnn中，在通過CNN之後的output與attention map之間求loss：
，R是隨機的處理得到的影象和gt影象。最後總的loss
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