C2PNet使用PyTorch 1.11.0在NVIDIA RTX 3090 GPU上实现。 为了评估C2PNet的效果,论文中使用了多个合成数据集和真实世界的去雾数据集,并与其他几种先进的去雾算法进行了比较。实验结果表明,C2PNet在各种数据集上均取得了领先的性能。 总结,C2PNet的设计原理在于结合物理模型和对比学习正则化来提升单张图像去雾的效果
using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; using OpenCvSharp; using System; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; using System.Linq; using System.Windows.Forms; namespace Onnx_Demo { public partial class Form1 : Form ...
介绍github地址 https://github.com/YuZheng9/C2PNet [CVPR 2023] Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image Dehazing 效果 模型信息Model Properties --- --…
基于C2PNet的图像去雾系统是由新疆大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1317787,属于分类,想要查询更多关于基于C2PNet的图像去雾系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
介绍 github地址 https://github.com/YuZheng9/C2PNet [CVPR 2023] Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image Dehazing 效果 模型信息Model Properties --- --- Inputs --- name:input tensor:Float[1, 3, -1, -1] ---...
C2PNet(Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image Dehazing Network)的设计原理和实现方法如下: 1. 物理感知双分支单元(Physics-aware Dual-branch Unit, PDU): 设计背景:传统的单张图像去雾方法要么在原始空间直接估计未知因素(传输图和大气光),要么在特征空间中忽略这些物理特性。为了结合...
介绍 github地址 https://github.com/YuZheng9/C2PNet [CVPR 2023] Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image Dehazing 效果 模型信息Model Properties --- --- Inputs --- name:input tensor:Float[1, 3, -1, -1] ---...
介绍 github地址 https://github.com/YuZheng9/C2PNet [CVPR 2023] Curricular Contrastive Regularization for Physics-aware Single Image Dehazing 效果 模型信息Model Properties --- --- Inputs --- name:input tensor:Float[1, 3, -1, -1] ---...