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DW-GAN-Dehazing
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2021-04-17
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DW-GAN:用于非均匀图像去雾的离散小波变换GAN 这是DW-GAN的官方PyTorch工具。 在 , 和查看更多详细信息 环境: Ubuntu的:18.04 CUDA版本:11.0 Python 3.8 依存关系: 火炬== 1.6.0 火炬视觉== 0.7.0 NVIDIA GPU和CUDA 预训练权重和数据集 下载和然后将其放置在文件夹./weights 。 下载和 (仅图像对1-25)数据集。 测试 对于模型推断,请运行以下命令。 请检查测试模糊图像路径(test.py第12行)和输出路径(test.py第13行)。 python test.py 定性结果 NTIRE 2021非均质除雾挑战验证图像的结果: NTIRE 2021非均质除雾挑战测试图像的结果: ###致谢我们感谢 , MWCNN和KTDN的作者。 我们的代码的一部分建立在它们的模块上。 引文
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DW-GAN-Dehazing-main
.gitignore 2KB
LICENSE 1KB
test_dataset.py 788B
README.md 2KB
test.py 2KB
Res2Net.py 3KB
model.py 16KB
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