Abstract-This paper föreslår en bild dehazaring modell byggd med en convolutional neural network (CNN), som kallas Allt-i-ett Dehazaring Network (AOD-Net). Den är utformad på grundval av en omformulerad atmosfärisk spridningsmodell. I stället för att uppskatta överföringsmatrisen och det atmosfäriska ljuset separat som de flesta tidigare modeller gjorde, skapar AOD-Net direkt den rena bilden genom en lätt CNN. En sådan ny endto-end design gör det enkelt att bädda in AOD-Net i andra djupa modeller, t.ex. snabbare R-CNN, för att förbättra högnivåuppgiftsprestanda på suddiga bilder. Experimentella resultat på både syntetiserade och naturliga suddiga bilddata visar vår överlägsna prestanda än den senaste tekniken när det gäller PSNR, SSIM och den subjektiva visuella kvaliteten. Dessutom, när concatenating AOD-Net med Snabbare R-CNN och utbildning den gemensamma rörledningen från slut till slut, vi bevittnar en stor förbättring av objektdetektion prestanda på suddiga bilder.
et al Ref föreslog ett allt-i-ett dehazaring-nätverk, där en linjär omvandling utnyttjas för att koda överföringskartan och det atmosfäriska ljuset till en variabel.
An All-in-One Network for Dehazing and Beyond
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}