RefineDNet: A Weakly Supervised Refinement Framework for Single Image Dehazing弱监督框架

本文主要是介绍RefineDNet: A Weakly Supervised Refinement Framework for Single Image Dehazing弱监督框架,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

我们提出了一个两阶段的弱监督dehazing框架,RefineDNet。
在第一阶段,RefineDNet在恢复可见性之前采用暗通道-----恢复可见性
在第二阶段,对结果细化,通过使用未配对的雾状清晰图像进行对抗性学习--------提高真实性(只需要去除伪影—弱监督)
为了得到更合格的结果,我们还提出了一种有效的感知融合策略来融合不同的去杂输出。
在这里插入图片描述
基于学习的视觉效果好,基于先验的去雾效果好。

感知融合策略:
由于细化图像重建的去模糊图像以不同的方式生成,因此它们不可能在所有区域中执行相同的操作。在某些地区,它们中的任何一方都很可能表现优于另一方。因此,在其中任何一个中融合更好的区域都可以提高性能。

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通过给 合成雾图 与 真实雾图 之间做Loss,来更新Rt(透射模块的网络)—文中附录c
通过 鉴别器D 更新Rj

利用 Ireal 的真实性 与 两张干净的图像的相似性 作为去雾图像的真实性标准,

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VSI计算公式:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/210899060
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