【论文翻译】DA_dahazing: Domain Adaptation for Image Dehazing 摘要 近年来,使用基于学习的方法进行图像去雾已经达到了最先进的性能。 然而,大多数现有方法在合成模糊图像上训练去雾模型,由于域迁移(domain shift),这些模型面对真实的模糊图像泛化(generalize)能力不强。为了解决这个问题,我们提出了一种领域适应范式(...
基于学习的图像去雾算法在合成数据上取得了很好地性能,但是由于存在域鸿沟导致基于学习的去雾模型很难处理真实的有雾图像。为了解决该问题,本文提出域自适应范式,其中包含一个图像转换模块和两个图像去雾模块。双向图像转换模块旨在弥合合成域与真实域之间的差距,使用转换前后的图像借助一致性损失来训练去雾模块。在训练...
However, most existing methods train a dehazing model on synthetic hazy images, which are less able to generalize well to real hazy images due to domain shift. To address this issue, we propose a domain adaptation paradigm, which consists of an image translation module and two image dehazing ...
Hyper-representation for pre-training and fine-tuning 对于预训练和微调的超表示 Updated at 2022-07-18: MM-22Source-Free Domain Adaptation for Real-world Image Dehazing Source-free DA for image dehazing 无需源域的迁移用于图像去雾 Improved OOD Generalization via Conditional Invariant Regularizer ...
《Unsupervised Intra-domain Adaptation for Semantic Segmentation through Self-Supervision》论文笔记 参考代码:IntraDA 1. 概述 导读:在分割分割模型的训练往往需要较多的人工标注数据,但是获取这些标注的成本是较为昂贵的,一种较为廉价的方式就是使用图形生成器去生成虚拟的训练数据,之后通过DA(Domain Adapting)的方式...
论文笔记:Domain Adaptation for Image Dehazing arXiv:2005.04668v1 摘要 目前大多数 learning-based 方法在合成雾图上训练去雾模型,很难泛化到真实的有雾图像当中,也就是存在 domain shift 的问题。我们... dataset),但这又存在 domain shift 的问题,即从合成数据中学习的模型很难泛化到真实数据当中。 本文提出...
4.Code (代码) Unified codebases for: Deep domain adaptation Deep domain generalization See all codes here:https://github.com/jindongwang/transferlearning/tree/master/code. More: seeHEREandHEREfor an instant run using Google's Colab. 5.Transfer Learning Scholars (著名学者) ...
论文笔记:Domain Adaptation for Image Dehazing 目录 摘要 1. Introduction 2. Related work 2.1. Single Image Dehazing 2.2. Domain Adaptation 3. Proposed Method 3.2. Image Translation Module 3.4. Training Losses 论文信息:Domain Adaptation for Image Dehazing ... ...
CVPR2020原论文:Domain Adaptation for Image Dehazing 开源代码(pytorch框架):https://github.com/HUSTSYJ/DA_dahazing 1.主要内容: 提出了领域适应的单幅图像去雾网络。能够有效在合成数据集合和真实数据集的差异之间建立联系。利用人工合成数据集训练,同时利用真实图像数据集参与训练,使得网络对人工合成图像和真实图像...
(CVPR 2019)Universal Domain Adaptation 文章链接 本文主要是针对Universal Domain Adaptation问题提出的方法 Universal Domain Adaptation是指目标域的标签空间未知的无监督领域自适应(Unsupervised Domain Adaptation)问题,如下图所示 网络结构 训练部分,图像 x x x输入进入特征提... 查看原文 CV中领域自适应问题 :...