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PyTorch 实现 AOD-Net 图片去雾

本文将介绍 PyTorch 的一个 AOD-Net 的实现,可以实现对单张图片的去雾效果,而且模型非常小(10KB 以下),但效果非常好。AOD-Net 的原论文引用如下:

Li, Boyi, et al. "Aod-net: All-in-one dehazing network." Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. Vol. 1. No. 4. 2017.

系统需求

  1. Python 3
  2. Pytorch 0.4

准备数据

  1. 创建一个文件夹 "data".
  2. 然后从原作者的主页下载训练数据集,放到刚刚创建的 "data" 文件夹。原作者的主页是 https://sites.google.com/site/boyilics/website-builder/project-page

训练

直接运行 train.py,训练过程中程序会自动创建一些验证结果到 "samples" 文件夹。训练的模型在文件夹 "snapshots" 里(代码里已经提供了一个训练好的模型)。

测试

运行 dehaze.py 即可,需要将测试的图片放到 "test_images" 文件夹。

样例

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代码地址

复现代码可到 Github 下载:https://github.com/TheFairBear/PyTorch-Image-Dehazing

PyTorch入门实战教程
0 条回复 A 作者 M 管理员
    所有的伟大,都源于一个勇敢的开始!
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