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改进TaylorFormer的强光图像去雾方法
目录
改进TaylorFormer的强光图像去雾方法（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3文档结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
相关技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
改进TaylorFormer模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
3.1模型结构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.2改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.3模型训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
4.2实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.2.1评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
4.2.2实验参数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
4.3实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
4.3.1定量分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.3.2定性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.4对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
5.1改进效果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
5.2不足与改进空间．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
改进TaylorFormer的强光图像去雾方法（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1图像去雾的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2现有的TaylorFormer模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
改进方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.1基于深度学习的图像去雾方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
3.1.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.1.2生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2结合多尺度特征的去雾策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
改进TaylorFormer模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.1数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.1.1随机裁剪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.1.2随机旋转．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.2自适应学习率调
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