论文简读：Residual-Guide Network for Single Image Deraining
研究论文的主要目标是什么？它引入了哪些模块？这些模块分别承担了哪些功能？
目的-方法-结果-结论
Fan团队开发了一种单一结构模块式的残差引导特征融合网络（ResGuideNet），以实现单图像去雨效果。该方法针对现有模型在图像处理中资源与参数浪费的问题进行优化。根据输入图像的复杂程度自动选择适合其复杂度的网络架构，并通过优化提升了重建质量。通过分块级联结构将模型分解为多个独立模块，并采用跨层连接的方式使各模块之间的预测残差相互作用。通过递归计算从粗等到精细地估计目标细节，并整合所有中间结果生成最终输出
本文提出了一种新型残差引导特征融合模型[1] ResGuideNet 该模型通过将较浅层的残差作为引导信息来优化较深层的残差特征（其中各层通过递归卷积结构构建）借助级联网络[2] 可以逐步获得自上而下的负残差估计[3] 同时该方法在保持相同性能的前提下 使得参数数量显著减少
该研究提出了一种基于 残差连接 和 特征融合机制 的深度神经网络模型（Residual Guided Feature Fusion Network），专门针对图像分类问题进行设计。该模型的核心优势在于通过 残差连接 和 特征融合 来显著提升分类性能。
在残差连接中，在网络中的 每个卷积层直接地与之相连并传递其输入信息至下一个卷积层前馈神经元之间建立了直接关联，并将该输入信号与当前层的特征图进行融合处理以促进两者的差异性学习。该技术的有效性显著提升，在训练深度神经网络时表现出色，并且能够有效地防止深度神经网络训练中可能出现的梯度消失或爆炸现象。
在特征图融合技术中，网络通过多尺度特征图间的整合来显著提升分类精度。该网络通过将低分辨率特征图与残差信息相结合的方式，在整体框架上实现了对细节部位的有效捕捉，并且在这一过程中能够充分提取图像中的关键视觉信息。具体而言，在这一过程中采用了多级联结方式来实现各层次之间的有效传递，并通过引入深度聚合机制来进一步优化最终输出结果的质量。
在计算机视觉领域中，特征融合网络常用于图像识别、目标检测以及图像分割等任务。这些任务中一般会整合不同层级的特征信息，并非仅局限于结合浅层与深层卷积层提取出的特征，在某些场景下还可能同时也会整合不同尺度的空间表示以提升模型的整体性能。
[2]级联网络：级联网络是由多个神经网络按顺序连接而成的整体结构的方法。在级联架构中，数据依次从前一个层传递到后一层，并通过一系列传递步骤最终输出结果。
在级联网络架构中, 各个子网络分别承担部分复杂的工作; 整个系统则通过协调这些子任务来实现更复杂的目标. 由此可见, 这种层级式的组织架构能够显著提升系统的性能和适应能力.
级联网络的主要用途是对多尺度信息进行处理。
在这种情况中，在不同层次分别处理不同尺度的信息后结合在一起生成综合特征。
这种方法有助于提升网络对多尺度信息特征的理解能力，并广泛应用于图像和语音等多个领域。
negative residual estimation is a statistical method used in regression problems, which relies on residuals (the differences between actual observed values and their corresponding predicted values) to identify potential outliers or anomalies in the data. It is based on the discrepancies between predicted and actual observed values, which are then utilized to detect anomalies or outliers within the dataset.
具体来说, 负样本偏差是一种基于最小二乘法的非参数回归技术. 其基本理念在于通过两次不同的回归分析来处理可能出现异常值的数据集. 首先, 该方法采用常规的最小二乘法拟合模型以获得初始预测结果. 然后, 第二次分析则是在原始预测结果基础上加入与初始预测误差相反方向的影响, 从而进一步优化模型拟合效果. 这一修正过程生成的新误差项被称为负样本偏差, 它能够有效识别那些可能偏离主要趋势的数据点. 这种偏差的方向性特征使得它能够帮助我们更好地定位并处理潜在的异常值.
[4]构建：指基于现有图像与视频数据，在经过图像数据预处理与特征提取的基础上构建相应的三维实体建模。这一过程也可被视为3D重构或视觉建模。
（1）目前大多数除雨算法主要针对理想条件下的训练，在不同降雨强度情况下缺乏针对性解决方案（存在资源浪费现象明显）；（2）现有模型通常集中于一个框架内学习负残差特征，并需要通过细致调整参数来捕获降雨特征；（3）普遍采用欧几里得距离作为度量工具[5]来评估预测误差
本文所提出的模型中每一个模块都能够预测残差，并在此过程中对重建质量进行优化：通过将所预测的残差从较浅层的模块传递到较深层的部分进行预测，在这一过程中使得整体估计变得更加精细，并成功保留了重要的中间重建特征。
在这一阶段的过程中，在研究中对各层次的中间结果进行监控，并且在随着块从浅层到深层的输出过程展开时可以获得降噪残差。
核心的雨雾去除模块是基于递归算法设计而成的，在这一过程中_最终生成的画面会被综合所有中间重建阶段的结果_
针对以上现有模型的不足：
改进
改进
一种计算向量间差异的技术，在数学上被定义为欧几里得空间中任意两点之间的最短路径长度。这种度量方法特别适用于分析数据间的相对位置关系，并广泛应用于机器学习算法中的特征空间分析中。对于二维欧几里得空间中的两个点P(x₁, y₁)和Q(x₂, y₂)，它们之间的欧几里得距离可以通过以下公式计算：
d(P,Q) = √[(x₁ - x₂)² + (y₁ - y₂)²]，在机器学习与数据挖掘领域中得到了广泛运用的方法被称为欧几里得距离法。例如，在聚类分析、分类模型以及回归问题等算法中均能得到广泛应用。其主要应用于评估向量间的相似程度或间距大小；向量间距离越短，则表示它们越接近。
雨痕常常与背景纹理重叠，在现有的方法中通常采用高数量参数的复杂模型来学习负残差，并未完全解决实际应用中的局限性问题，并显得不够灵活。
该文提出的方法，在重建效果方面表现更为突出，在针对不同图像复杂度的问题上展现出更强的优势，并且能够根据图像复杂度来决定模型参数设置，在这种情况下实现了平均重建质量的有效提升。