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
- Python 3
- Pytorch 0.4
准备数据
- 创建一个文件夹 “data”.
- 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
代码地址
复现代码可到 Github 下载：https://github.com/TheFairBear/PyTorch-Image-Dehazing
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