Para lidar com as formas irregulares e variadas dos flocos de neve em imagens degradadas pela neve, propõe-se uma rede de refinamento de remoção de neve com mecanismo de atenção dupla (Dual Attention Refinement Desnowing Network, DARDNet). A rede introduz uma estratégia de divisão dimensional que processa paralelamente as características dos canais e dos pixels, visando configurar eficazmente dois mecanismos de atenção que conciliam a extração de características complexas e a preservação dos detalhes de textura. O mecanismo de atenção de canal constrói um módulo básico para as formas dos flocos de neve, formando uma estrutura piramidal em forma de U para extração hierárquica de características profundas; o mecanismo de atenção de pixels, combinado com convolução, forma um módulo de auto calibração, conectado em série a um Transformer eficiente que se concentra nos detalhes da textura da imagem; após o processamento paralelo pelos dois mecanismos de atenção, realiza-se a fusão de características para aumentar o grau de integração da informação. Testada em três conjuntos de dados CSD, SRRS e Snow100K, atingiu no conjunto de dados CSD um PSNR de 32,16 dB e um SSIM de 0,96. O método possui certas vantagens no processamento de diversas formas de flocos de neve, podendo reconstruir bem os detalhes da textura, obtendo imagens de remoção de neve de alta qualidade.

Remoção de neve em imagem única;Mecanismo de atenção de canal;Mecanismo de atenção de pixel;Prioridade profunda de imagem