CVPR 2022 Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition个人学习笔记
Abstract为了克服在合成的模糊-干净图像对上训练的去模糊模型的过拟合问题,最近的许多方法试图通过对未配对数据进行训练来提高模型的泛化能力generalizationability。其中大多数只是简单地制定了去雾化和再雾化循环,而忽略了现实世界中雾霾环境的物理性质,即雾霾随密度和深度而变化。.在本文中,我们提出了一种自增强的图像去雾框架,称为D4(通过将传输图分解为密度和深度来去雾),用于雾霾