这篇论文发表于CVPR2020，提出一种可以应对多种恶劣天气的去噪模型，可以同时进行去雨、去雪、去雾操作。但该部分代码似乎没有开源。
提出的问题：
当下的模型只能针对一种恶劣天气进行处理，无法适用于多种复杂恶劣天气
目前的去噪数据集都是人为制作的，与真实数据具有差异。
该方法整体结构如下图所示，其基于对抗神经网络模型进行设计，包含一个生成器(Generator)与一个判别器(Discriminator)。于以往只能处理一种恶劣天气噪声不同，本文提出一种多合一去噪模型，可以同时完成去雨、去雪、去雾操作。
在生成器中，主要包含三个特征提取模块（雨雪雾 FE，Feature Exactor)，一个特征选择模块(Feature Search)以及一个解码器模块（Decoder)，判别器则进行判断生成的图像是否为真，并将结果返回到生成器，计算损失，并通过反向传播更新生成器中的参数。
生成器含有多个任务的编码器，每个编码器与特定的恶劣天气类型相关，通过神经架构搜索来优化从各个编码器中提取的图像特征，并将这些特征转换为干净的图像。即思路为：将含有雨雪雾的图像输入生成器，通过生成器中的编码器（FE)进行特征提取，将提取的特征通过神经架构搜索进行优化，选取好的特征信息，将提取的特征信息送入解码器生成干净图像，即完成去噪过程。
多个编码器，用于提取不同恶劣天气图像的干净特征，从而进行恢复，生成干净图像。
神经架构查询实际是找到干净的特征，将干净的特征转换为干净的图像。
可以看到，FeatureSearch模块中除了常规的卷积操作外，还有残差连接，自注意力机制等。
常规的去雾、去霾模型定义如下：
也可以表示如下：通过1x1卷积来提取学习M，从而估计M，实现的操作如4.1所示。
基于生成对抗网络（GNN)的判别器通过训练来判断恢复图像效果（即判断生成的图像真实性），但其不提供错误信号，对于多合一模型而言，只知道真假是远远不够的，需要直到生成的图像类型，从而使编码器根据不同类型更新参数，因此提出多类辅助判别器，用于对图像进行分类，从而在反向传播判别损失时，只更新对应判别器的参数。
其中，I(x)为有雾图像，更具体的，I(x)是在位置x的雨图像，J(x)为观察目标反射光，即去雾后的图像，A为大气光系数，t(x)为大气透射率，t(x)= e^-βd(x)，其中，d(x) 为场景深度图，β 为大气光散射系数。由公式（1）式可以清晰知道，只要求得 t(x) 和 A ，便可以从有雾图像 I(x) 恢复无雾图像 J(x) 。
而含雨图像与含雾图像的物理模型极为相似，故可以定义为：
其中，Ri代表第 i 层的雨线。
其中I(x)是彩色雨滴图像，M(x)是二值图像掩膜。J(x)是背景图像，即干净图像，K是图像所带来的附着的雨滴，代表着模糊的影像形成光线反射的环境。
其中S表示雪花，z是二元掩模，表示雪的位置。根据上面的物理模型公式可知，不同恶劣天气噪声图像定义是不同的，这也是为何原本的模型都是一个模型处理一种恶劣天气噪声的原因，但根据公式我们也可以看到其内在联系，可以将恶劣天气噪声图像模型定义如下：
一般你们下AR模型的时候，都有这个，也就是tokenzier，tokenizer是干啥的，其实就是你的分词字典不光有specal的token对应的还有实际的对应的分词对应的代码，比如：也有tokenzier没显示的，比如，为什么呢？因为它不是文本模型，人家输入是声音，因为它是ASR扯远了，回归主题tokenizer之所以总是个独立的model，因为它和transformer不是一个网络，它也不参与
private String getContent(String filePath){ File file = new File(filePath); FileInputStream fis = null; String tempString = null; BufferedReader reader = null;
的降质，雪会造成图像中部分物体不可见。
其实问题也很简单，就是由于除零导致的，但这种情况在博主看来是不太可能的，直到博主看到上面还有一个警告，这句
随后是去雨数据集的构建，由于该数据集中每一张真值图像对应14张噪声图像，因此本文采用与去雪数据集相同的构造方式，首先在去雾噪声图像中
只能对单一恶劣天气进行去除，无法应用于真实环境能够完成多种恶劣天气去除的算法模型
在进行去雨去雪去雾算法的实验过程中，博主使用自己的电脑进行实验，尽管能够成功运行，但速度却属实不尽人意，博主的笔记本显卡是GTX960，显存为4G，在进行
前面完成了基于知识蒸馏的去雨去雪去雾模型大的部署与训练，下面则进行代码的学习。使用的方式进行代码的学习。首先是网络结构展示：轻易不要打开，这个模型太复杂了。说到底倒不是多复杂，就是层数太多了首先进入训练模式，又称知识收集训练阶段：声明所需要的损失函数，（协作知识迁移模型）的训练模式 的详细结构如下：criterions的结构，其定义的是损
随后是结果评估，可以看到，先前第45个epoch的结果中，PSNR已经达到了24.16，而SSIM为0.83，而此时的中断后不使
前面学习了模型的构建与训练过程，然而在实验过程中，博主依旧对数据集与模型之间的关系有些疑惑，首先是论文说这是一个混合数据集，但事
前言：本来题目想作为如何学习图像去雾，去雾字如其名，而学习是学会去雾方面相关的知识。但是后来一想，每个研究方向均是一片海洋，而自己是半瓶不满的杯水，如何教别人呢，因此本文只能算作学习该领域的一个阶段性总结吧，今后或许不再研究该方向，但是它引领我正式进入科研，
摘要：本文在hikey970嵌入式设备上运行图像去雨深度神经网络算法，验证hikey970运行神经网络模型的性能与效果。一、图像去雨简介 图像去雨处理指的是对于一张雨中的图片，去除画面中的雨滴，得到还原后的图片，与图片去雾、超分辨率等同属CV领域中图像处理的范畴。去雨作为一种偏向low level的图像处理，本质上是分离图片中的内容与叠加的雨滴模式，并加以去除。这一问题以往多采用字典学习、
目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。?
目录1. Domain Adaptation for Image Dehazing (Yuanjie Shao, 2020)2. Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing (Deniz Engin, 2018)3. Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Sing
1.前言今天为大家带来一篇之前看到的用于单幅图像去雾的算法，作者来自清华大学，论文原文见附录。2.雾天退化模型在计算机视觉领域，通常使用雾天图像退化模型来描述雾霾等恶劣天气条件对图像造成的影响，该模型是McCartney首先提出。该模型包括衰减模型和环境光模型两部分。模型表达式为：其中，是图像像素的空间坐标，是观察到的有雾图像，是待恢复的无雾图像，表示大气散射系数，代表景物深度，是全局大气光，通常
概念： 随着图像处理技术和计算机视觉技术的蓬勃发展，对特殊天气下的场景检测和图像处理成为该领域的重要研究方向。其中在雾天拍摄的图像容易受雾或霾的影响，导致图片细节模糊、对比度低以至于丢失图像重要信息，为解决此类问题图像去雾算法应运而生。图像去雾算法是以满足特定场景需求、突出图片细节并增强图片质量为目的的一种图像分析与处理方法。在雾或霾等天气情况下
一.图像去雾随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。该部分主要从下列几篇论文摘取对图像去雾算法进行普及，引用及参考中文论文：魏红伟, 等. 图像去雾算法研究
Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang. Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior大致内容是提出了一个叫做暗原色先验的东西来对有雾图像进行处理，十分巧妙，有兴趣者可以看看。这里使用OpenCV实现文中的去雾算法，然而论文提到的soft matting未在本程序中实现。代码如下：#include<iostr
本章系统梳理了单变量微积分与机器学习的联系，重点包括：1）数学是机器学习的基础语言，如梯度下降依赖导数；2）极限与连续性影响神经网络训练；3）导数及其求导法则（特别是链式法则）构成反向传播核心；4）极值理论与泰勒展开指导优化算法设计；5）凸函数性质保证优化效果。通过知识脉络图和习题，帮助理解从极限到凸优化的完整链条，并掌握算法复杂度分析、ReLU函数特性等实践要点。基础题涵盖求导计算和复杂度分析，提高题探讨泰勒展开近似和凸优化优势。
你是否还在为视频文件过大而烦恼？社交平台上传失败、存储空间告急、传输耗时过长？本文将系统讲解如何使用ffmpeg-python实现专业级视频压缩，从基础参数调整到高级过滤链配置，让你轻松掌握10倍压缩技巧，同时保持画质无损观感。读完本文你将获得：完整的视频压缩工作流、5种核心压缩算法实现、批量处理脚本模板以及质量控制量化指标。## 视频压缩基础：参数解析与工作原理视频压缩本质是去除冗余数据...
本文详细介绍了Python+PyCharm+PyQt5环境的完整配置流程，帮助初学者实现从0到1的突破。主要内容包括：Python 3.8的安装与验证、pip镜像源配置；PyCharm社区版的安装设置；PyQt5库及工具包（5.15.11版本）的安装；以及在PyCharm中配置Qt Designer、Pyuic等开发工具的方法。通过图文并茂的步骤指导，读者可以快速搭建起PyQt5开发环境，为后续GUI应用开发奠定基础。
--本篇导航-- 导入文件（psd、ai、多画板的ai、图片序列） 导出各种格式（序列图、视频、透明视频、透明gif） 降低版本（方便共享他人） 打包AE项目 导入各种素材 AE中导入素材，可以直接拖入，也可以在素材面板双击打开文件夹路径，也可以选择菜单栏【文件-导入】。 导入psd、AI文件 一般 ...
本文系统介绍了性能测试的理论体系和JMeter工具的应用。主要内容包括： 性能测试基础概念 性能测试通过系统响应时间和资源消耗评估软件质量 主要目的：评估系统能力、寻找瓶颈、预测未来需求 五大测试策略 基准测试：建立性能基准 负载测试：确定系统最大承载力 稳定性测试：长时间运行验证可靠性 压力测试：评估系统极限容错能力 并发测试：模拟瞬时高并发场景 关键性能指标 包含响应时间、并发数、吞吐量(TPS/QPS)、资源利用率、点击率、错误率等 JMeter工具详解 对比LoadRunner的优势特点 环境配置和