【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(...
本文提出了 domain adaptation framework 以解决单幅图像去 Joint Transmission Map Estimation and Dehazing using Deep Networks ,就是在论文Image-to-image with conditional adversarial networks中所说的,当网络在学习类标签图像和RGB彩色图像之间的映射时,很难保留图像原有的彩色信息,因此,即使网络学习到的映射关系...
目录1.DomainAdaptationforImageDehazing(Yuanjie Shao, 2020)2.Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGANforSingleImageDehazing(Deniz Engin, 2018)3.Closed-loop Matters: Dual Regression Networksfor dehazing FFA-Net: Feature Fusion Attention NetworkforSingleImageDehazing1.增加像素注意力,让网络更加关注厚雾和高频纹理区域。