探索图像去雾网络性能提升的新路径——gUNet
2024-06-14 21:33:06作者:蔡丛锟
项目简介
在深度学习的推动下,图像去雾(Image Dehazing)的研究逐渐成为一个活跃的低级视觉课题。然而,尽管已经提出了许多去雾网络,但提高其性能的关键机制仍不清晰。为此,我们提出了一种名为gUNet的新颖方法,它对流行的U-Net架构进行了最小化修改,以实现卓越的图像去雾效果。
项目技术分析
gUNet的核心在于将U-Net中的卷积块替换为带有门控机制的残差块,并通过选择性内核融合主路径和跳跃连接的特征图。这一创新设计使得gUNet在显著降低计算开销的同时,超越了现有的state-of-the-art方法。
网络结构
gUNet的架构如图所示,其中展示了如何巧妙地结合选择性内核和门控机制来优化信息流,从而提高去雾性能。

主要结果
实验结果显示,与传统方法相比,gUNet在多个图像去雾数据集上的表现优越,能有效恢复清晰图像,改善因雾霾导致的视觉模糊。

项目特点
- 轻量高效:通过对U-Net进行最小化改造,gUNet在保持高性能的同时,显著降低了计算复杂度。
- 创新设计:结合门控机制的残差块和选择性内核,实现了精细的信息融合,提高了去雾效果。
- 广泛验证:通过详尽的消融研究,我们证明了这些关键设计对于图像去雾网络性能提升的重要性。
- 全面资源:包括代码、预训练模型以及训练日志在内的所有资源已公开,便于复现和进一步研究。
开始使用
项目已在PyTorch 1.12.1+CUDA 11.3环境下测试通过,只需简单几步即可开始训练和评估:
- 创建并激活Python环境,安装必要的依赖库。
- 下载预训练模型和数据集至指定目录。
- 修改配置文件后运行脚本进行训练或测试。
引用
如果你在研究中使用了gUNet,请引用我们的论文:
@article{song2022vision,
title={Rethinking Performance Gains in Image Dehazing Networks},
author={Song, Yuda and Zhou, Yang and Qian, Hui and Du, Xin},
journal={arXiv preprint arXiv:2209.11448},
year={2022}
}
gUNet不仅是一个高效的图像去雾工具,也是一个研究新思路,帮助我们更深入理解去雾网络的性能提升机制。立即加入,体验gUNet带来的优质去雾效果,开启你的低级视觉探索之旅!
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
241
2.38 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
216
291
暂无简介
Dart
539
118
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
115
86
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
122
97
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1 K
589
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
590
118
Ascend Extension for PyTorch
Python
79
112
仓颉编程语言提供了 stdx 模块,该模块提供了网络、安全等领域的通用能力。
Cangjie
80
56