From Synthetic to Real: Image Dehazing Collaborating with Unlabeled Real Data （ACMMM 2021）个人学习笔记
摘要
单图像去雾是一项具有挑战性的任务，在合成训练数据和真实测试图像之间的域转换通常会导致现有方法的退化。为了解决这个问题，我们提出了一种新的图像去雾框架，与未标记的真实数据协作。首先，我们开发了一个分解图像去雾网络(DID-Net)，它根据
摘要
单图像去雾是一项具有挑战性的任务，在合成训练数据和真实测试图像之间的域转换通常会导致现有方法的退化。为了解决这个问题，我们提出了一种新的图像去雾框架，与未标记的真实数据协作。首先，我们开发了一个分解图像去雾网络(DID-Net)，它根据
