通过对大量有雾图像和无雾图像进行训练,AOD-NET可以学习到从有雾图像中恢复无雾图像的映射关系。在训练过程中,AOD-NET通过优化一个预定义的损失函数来不断调整网络参数,以实现更好的去雾效果。除了去雾功能外,AOD-NET还可以用于超分辨率和图像修复。通过调整网络结构和训练策略,AOD-NET可以在这些任务中取得优异的表现。在实际应
aodnet是基于深度学习的一种图像去噪算法,其原理如下: 1. 数据准备:首先需要准备一批有噪声的图像和对应的无噪声图像作为训练数据集。 2. 网络结构:aodnet采用了深度残差网络(ResNet)的结构,其中包含多个卷积层和残差块。这些层和块可以有效地提取图像的特征并进行去噪处理。 3. 损失函数:aodnet采用了均方误差(MSE...
该模型是早期的深度学习模型,所以损失函数也很简单,就是用真实无雾图像与去雾图像之间的MSELoss作为损失函数。 优化器采用的是Adam优化器,初始学习率为0.0001. 注:该模型有的时候会陷入局部最优,表现为损失函数一直在0.1数量级无法下降到0.01数量级。这时候重新进行训练即可。 1.3 结果展示 以下展示的是该模型的部分...
基于AOD-Net_改进的轻量级图像去雾算法 基于AOD-Net改进的轻量级图像去雾算法 鄢江涛 （三峡大学计算机与信息学院，湖北宜昌443000）摘要：针对雾天图像模糊的问题，提出一种改进的AOD-net网络。为了解决AOD-Net损失函数对图像亮度和对比度关注度不足，文章对AOD-Net进行了优化，并改进了损失函数为SSIM-L1。处理合成雾...
其次,在第三个特征融合层后引入注意力模块,强化雾图中的关键特征信息,抑制无关背景干扰。最后,采用新的复合损失函数进行训练。实验结果表明,改进算法在公共数据集上的峰值信噪比提高了3.8 dB,结构相似性达到了93.6%。相较于其他去雾算法,该算法在去雾精度和处理效率方面均表现出色。
我们采用简单的均方误差(MSE)损失函数,并且很高兴地发现它不仅提升了PSNR,还提升了SSIM以及视觉质量。AOD-Net模型需要大约10个训练时期才能收敛,并且通常在10个时期之后表现得足够好。 在本文中,我们已经训练了40个时期的模型。 还发现将范数约束在[-0.1,0.1]内对clip the gradient (防止梯度爆炸)很有帮助。 该技...
步骤4. 设计用于训练网络的损失函数. AOD-Net选择的是最简单也是最直接的均方误差损失函数[20], 该损失函数可用式(4)表示. LMSE=(Ji−f(xi))2 (4) 式(4)中的xixi表示了输入网络的有雾图像,JiJi表示了合成雾图对应的清晰无雾图像,f(xi)f(xi)表示AOD-Net生成的去雾图像. ...
AOD-Net是一种基于PyTorch的深度学习模型,用于图像除雾。它的主要组成部分包括:1. 给图像添加雾:通过在输入图像上应用卷积层和池化层,将图像中的细节信息保留下来,同时模糊掉其他部分,从而模拟出雾的效果。2. 训练部分:使用交叉熵损失函数来评估模型的性能,通过反向
尺度神经网络的主要构成,包括多尺度模块、编码-解码模块、损失函数等。 第5章,图像去雾实验过程及结果。主要介绍了训练集的构建方法,同时展示了实验 结果。实验结果和消融实验均证明了该方法的有效性。最后介绍了图像去雾加入白平衡技 术的结果。展示出图像去雾算法融入了白平衡算法的最终结果,最后展示了图像去雾系统...