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论文中证明多尺度映射是去除雾霾的有效方法，其对输入图像在多个空间尺度上密集计算map。dehazeNet使用卷积核大小为3,5,7的三种卷积核并行卷积操作作为dehazeNet的第二层，三种卷积操作的outputchannels是相同数量的。
ProximalDehaze-Net:APriorLearning-BasedDeepNetworkforSingleImageDehazing，是ECCV2018中发表的一篇去雾的论文。首先需要强调，在这篇论文中提出的方法是基于大气散射模型，以及采用了DCP中的暗通道…
本期论文：DehazeNet:AnEnd-to-EndSystemforSingleImageHazeRemoval分享人：蔡博仑，华南理工大学人体数据科学实验室博士。主要关注计算机视觉、深度学习和模式识别等相关领域，在视觉增强、物体方面有较为深入研究。
DenseNet论文翻译及pytorch实现解析（下）.WILL.深度学习搬砖者.17人赞同了该文章.前言：pytorch提供的DenseNet代码是在ImageNet上的训练网络。.根据前文所述，DenseNet主要有DenseBlock和Transition两个模块。.
基于深度学习：.1.DehazeNet:AnEnd-to-EndSystemforSingleImageHazeRemoval华南理工大学2016TIP.它是一种端到端的训练模型，利用神经网络来对大气退化模型中的t(x)进行估计。.模型输入雾图，输出传输率t(x)映射图，然后通过大气退化模型来恢复无雾图像。.采用...
DehazeNet:AnEnd-to-EndSystemforSingleImageHazeRemoval华南理工大学16TIP本文是是较早的一篇利用深度学习进行去雾的文章。它是一种端到端的训练模型，利用神经网络来对大气退化模型中的t(x)进行估计。模型输入雾图，输出传输…
CAP(2015),AFastSingleImageHazeRemovalAlgorithmUsingColorAttenuationPrior.构建线性模型，用亮度和饱和度估计场景深度。.AFastSingleImageHazeRemovalAlgorithmUsingColorAttenuationPrior(TIP15，)摘要：通过建立一种线性模型，对模糊图像的场景深度进行建模，并利用监督…
DehazeNet详细翻译加注解.DehazeNeT.图像去雾.详细解释.代码.5星·超过95%的资源所需积分/C币:35浏览量·700ZIP15.45MB2019-01-1304:27:49上传.身份认证购VIP最低享7折!
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