Vi föreslår en ny end-to-end enda bilddehazaring metod, kallad Densely Connected Pyramid Dehazaring Network (DCPDN), som tillsammans kan lära sig överföringskartan, atmosfäriskt ljus och dehazaring alla tillsammans. Endto-end lärande uppnås genom att direkt inbädda atmosfärisk spridning modell i nätverket, vilket säkerställer att den föreslagna metoden strikt följer den fysik-drivna spridning modell för avfaring. Inspirerad av det täta nätverket som kan maximera informationsflödet längs funktioner från olika nivåer, föreslår vi en ny edge-bevarande tätt ansluten kodare-dekoder struktur med multilevel pyramid pooling modul för att uppskatta överföringskartan. Detta nätverk är optimerat med hjälp av en nyligen införd edge-bevarande förlustfunktion. För att ytterligare införliva den ömsesidiga strukturinformationen mellan den uppskattade överföringskartan och det avfarda resultatet föreslår vi en gemensam discriminator baserad på generativt kontradiktoriskt nätramverk för att avgöra om den motsvarande avfarade bilden och den uppskattade överföringskartan är verkliga eller falska. En ablation studie utförs för att visa effektiviteten hos varje modul som utvärderas vid både uppskattad överföringskarta och dehazard resultat. Omfattande experiment visar att den föreslagna metoden uppnår betydande förbättringar jämfört med de centrala metoderna. Kod och datauppsättning finns på https://github.com/hezhangsprinter/DCPDN
Nyligen har en ny arkitektur som gör det möjligt att gemensamt uppskatta överföringskarta, atmosfäriskt ljus och disfri bild föreslagits i REF.
Densely Connected Pyramid Dehazing Network
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}