目前算法路径：

1.将雾理解为图像的一层， 算法将该层作为mask学习，然后分离得到。

2.端到端学习，类似于encoder-decoder，unet，直接学习。

3.利用先验知识，结合网络去雾。

https://github.com/raven-dehaze-work/MSCNN_Keras

https://github.com/raven-dehaze-work/DeBlurGanToDehaze

数据地址：

https://sites.google.com/view/reside-dehaze-datasets/reside-v0

https://github.com/cxtalk/DehazeZoo

先留个坑

Logo
AtomGit 开源协作平台测评赛

瓜分20万奖金 获得内推名额 丰厚实物奖励 易参与易上手

更多推荐

【Spring Boot 】Spring Boot + HikariCP 连接池使用示例

文章目录示例工具版本HikariCP 依赖HikariCP 配置1. connectionTimeout2. minimumIdle3. maximumPoolSize4. idleTimeout5. maxLifetime6. autoCommitSpring Boot Data + HikariCP + MySQL示例测试应用程序1. 使用 Maven 命令2. 使用 Eclipse3. 使用

avatar 开放原子开发者工作坊
cover

基于NSGAII的三目标优化算法

avatar 开放原子开发者工作坊
cover

教你python自动识别图文验证码的解决方案！

avatar 开放原子开发者工作坊