基于对比学习的压缩单图像去雾(Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing-cvpr2021)
概述在本文中，提出了一种新的基于对比学习的对比正则化(CR)方法，将模糊图像和清晰图像的信息分别作为负样本和正样本来利用。CR保证了恢复后的图像在表示空间中向清晰图像拉近，向远离模糊图像的方向推远。此外，考虑到性能和内存存储的权衡，本文开发了一个紧凑的基于类自动编码器(AE)框架的去雾网络。该算法采用自适应混合操作和动态特征增强模块，分别通过自适应保持信息流和扩展接收域来提高网络的转换能力。主要贡