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搜索资源列表

  1. AOD-Net.zip

  2. 本文件包含有雾图像数据集生成代码和AOD-Net去雾，能直接运行

  3. 所属分类：深度学习

  1. 用于深度学习图像去雾的数据集

  2. 用于深度学习图像去雾的数据集，包含了250张清晰图像和对应的250*8张不同程度清晰图像

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-27
    • 文件大小：135mb
    • 提供者：qq_38870183

  1. 富士电机多功能型变频器FRENIC-MEGALite系列样本.pdf

  2. 富士电机多功能型变频器FRENIC-MEGALite系列样本pdf,本资料是关于富士电机高性能多功能型变频器FRENIC-MEGALite系列样本，更多详细内容请点击下载！FRENID MEGA LiiE ■广泛的用途 简单操作维护保养支持的提高 防止物品滑落的功能 具有利于速度指令工作的功能 搭载UsB接口实现Pc加载器简易信息管理!(选配件)型号:TPE1U 在上下撇运等过程中,提高了制动信号 将脉冲列翰入功能作为标准配置 提高现场作业性能 ●在生产现场,从操作面板上的US日接口可直接向计算

  3. 所属分类：其它

  1. AOD-Net.rar

  2. AOD-Net去雾网络训练数据集，其中包含两部分，一个是original_image，还有一个是training_images

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-12
    • 文件大小：907mb
    • 提供者：linkunpeng_

  1. 小型雾霾天气真实环境数据集.rar

  2. 该资源针对图像去雾过程需求真实环境下的雾霾图像，图片包含多数文章中常用的实验数据图，共计44张，整理不易，若需要，请投币谢谢。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-09-09
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：baidu_33597755

  1. ImageDehazing:https-源码

  2. 影像去雾 麻省理工学院最后一年项目 指标 生命周期评价 DehazeNet（50） DCP 曼 信噪比 20.96 16.23 11.82 13.9 SIM卡 0.75 0.619 0.56 0.60 褪色 0.8163 0.5130 0.3482 0.6574 NQIE 5.4881 2.7238 2.662 2.5453 中欧国际工商学院 3.0446 3.045 2.7513 3.1598 盲人2 53.0667 16.94 17.6778 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：125mb
    • 提供者：weixin_42136365

  1. 基于双域分解的多尺度深度学习单幅图像去雾

  2. 针对传统单幅图像去雾算法容易受到雾图先验信息制约而导致颜色失真,以及现有深度学习去雾算法受网络模型限制而存在去雾残留等问题,提出了一种基于双域分解的多尺度深度学习单幅图像去雾方法,设计了一个包含低频去雾子网和高频去雾子网的多尺度深度学习网络模型。首先采用双边滤波器对有雾图像进行分解,得到雾图的高、低频子图,然后通过设计的网络模型分别学习雾图高、低频子图与高、低频透射率之间的映射关系,再将模型学习得到的高、低频透射率进行融合,得到原始雾图对应的场景透射率图,最后根据大气散射模型实现有雾图像到无雾图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：22mb
    • 提供者：weixin_38735804

  1. 基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法

  2. 针对传统去雾算法结果中颜色和对比度失真等问题,提出了一种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法。采用多尺度特征提取模块从多个不同尺度中提取雾霾相关特征,利用残差密集连接模块实现图像特征的交互,避免了梯度消失。由于其不基于大气散射模型,直接将图像的浅层特征和深层特征进行多尺度融合,所以克服了物理模型的不精确性。去雾网络的训练采用生成对抗机制,由多尺度特征提取模块和残差密集连接模块构成的生成器估计清晰的无雾图像,由两个不同尺度感受野的子网络构成的鉴别器完成对抗训练。在RESIDE(Realistic

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_38551749

  1. 基于深度学习的单幅图像去雾算法

  2. 提出了一种基于深度学习的单幅图像去雾算法。利用卷积神经网络,通过学习雾天图像与清晰图像的YUV(Y代表的是亮度,UV代表的是彩度)各个通道之间的映射关系实现去雾。网络结构由两个相同的特征模块组成,主要包括多尺度卷积、卷积和跳跃连接结构。实验结果表明,无论是针对合成雾天图像数据集还是针对自然雾天图像数据集,所提去雾算法恢复的图像皆具有较高的清晰度和对比度,在主观评价和客观评价上均优于其他对比算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_38722588

  1. 基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾方法

  2. 针对传统的单幅图像去雾算法容易受到雾图先验知识制约及颜色失真等问题,提出了一种基于深度学习的多尺度卷积神经网络(CNN)单幅图像去雾方法,即通过学习雾天图像与大气透射率之间的映射关系实现图像去雾。根据大气散射模型形成雾图机理,设计了一个端到端的多尺度全CNN模型,通过卷积层运算提取有雾图像的浅层特征,利用多尺度卷积核并行提取得到有雾图像的深层特征,然后将浅层特征和深层特征进行跳跃连接融合,最后通过非线性回归得到雾图对应的透射率图特征,并根据大气散射模型恢复出无雾图像。采用雾图数据集对该模型进行训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_38740827

  1. DehazeZoo:DehazeZoo用于收集除雾方法，数据集和代码-源码

  2. DehazeZoo（基于单个图像与视频） ，李玉凤，黄玉凤 1说明 DehazeZoo：一项关于从视频和单个图像中去除雾霾的调查。维护论文，代码和数据集。 感谢有分享 。 有关图像去雾和去油的更多详细信息，请参见。 2图像质量指标 PSNR（峰值信噪比） SSIM（结构相似性） VIF（视觉质量） FSIM（功能相似性） NIQE（自然度图像质量评估器） 3除雾研究 3.1数据集 3R [] [] KITTI [论文] [] RESIDE [] [] Ha

  3. 所属分类：其它