PAD-Net: A Perception-Aided Single Image Dehazing Network

最新推荐文章于 2024-09-16 00:03:40 发布
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分类专栏： 去雾
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cherry1307/article/details/88399678
PAD-Net是一种创新的深度学习模型，专为单图像去雾设计。它结合了感知信息，提升从雾天图像中恢复清晰细节的能力。通过结合深度卷积网络和注意力机制，PAD-Net能够更准确地估计大气光和传输图，从而实现高质量的图像去雾效果。

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女王の专属领地
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1 模型设计 post-processing：对网络估计出的传播图又用了导向滤波器进行后续的优化 2 训练 数据集 NYU-V2 Depth dataset 前提：(1)全局大气光B服从[0.7.1]均匀分布;（2）大气散射系数从[0.6，2.8]随机选择；（3）针对每个无雾清晰图像以及对应的深度图，我们随机选择5个全局大气感和大气散射系数，人工合成有雾图像；（4）所有样本采样...
GridDehazeNet: Attention-Based Multi-Scale Network for Image Dehazing(ICCV2019)
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Autonomous-Vehicle-Environment-Perception:自动驾驶汽车环境感知
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自主车辆环境感知 该存储库包含自动驾驶汽车环境感知任务的熊猫团队实施。 当涉及到自动驾驶汽车时，环境感知是至关重要的资产。 该系统需要在其视野中感知多个实体。 所述实体包括但不限于行人，其他车辆，交通...
MiniCPM-V: A GPT-4V Level MLLM on Your Phone 手机上的 GPT-4V 级多模态大模型
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MiniCPM-V是一种高效的多模态大型语言模型，可在移动设备上部署。在 OpenCompass 集合上，MiniCPM-Llama3-V 2.5 在涵盖 11 个流行基准的综合评估中，其性能优于 GPT-4V-1106、Gemini Pro 和 Claude 3。基于从AI/人类反馈中调整多语言大型模型（MLLM）行为的RLAIF-V[112]和RLHF-V[111]技术，MiniCPM-Llama3-V 2.5 展现了更可信的行为，在Object HalBench上的幻觉率低于GPT-4V-1106。
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qq_33673253的博客
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transformers凭借其对大型数据集的扩展能力，彻底改变了视觉和自然语言处理。但在机器人操作中，数据既有限又昂贵。通过正确的问题表述，操纵仍然可以从变形金刚中受益吗？我们使用peract来研究这个问题，peract是一种用于的。peract使用感知器transformer[1]对语言目标和rgb-d体素观测值进行编码，并通过“。与在2d图像上操作的框架不同，体素化的3d观察和动作空间为有效学习6-dof动作。
电脑连接手机上网工具PadNet
01-22
用andriod软件可以使电脑使用手机的流量上网，在电脑无法用有线上网时可以用手机的无线3G流量连接电脑随时随地上网
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PdaNet+破解版 手机共享WIFI让电脑上网
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《ZHU, MAI, SHAO: SINGLE IMAGE DEHAZING USING COLOR ATTENUATION PRIOR》关于此文的理解与实现
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这篇文章中，作者提出了一个简单，但是很有效的先验：颜色衰减先验，用来通过仅仅输入一张有雾的图像来去除雾的影响。作者创建了一个线性回归模型，利用颜色衰减先验这个新奇的先验，通过对有雾图像场景深度的建模，利用有监督学习的方法学习到的参数，深度信息会被很好的恢复。利用有雾图像的深度图，我们可以很容易的恢复一张有雾的图像。
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背景 人群计数的一个主要困难是背景和密度水平在真实场景中有明显的变化。 前人方法的缺点：大多数方法关注于一致的人群密度（稀疏或者密集人群）这意味着在全局估计性能好，然而忽略了局部精度。 Single-Column: 适用于单密度人群计数，不能完全捕获pan-density信息。 Multi_Column: 这些基于多尺度的方法不能准确识别特定密度的人群，也不能合理利用跨列网络学习到的特征，效率相对较低。 更合理的融合特征图的方法是为子网络分配不同的权值。 Switch-CNN: 它选择
【推荐系统】DUPN:Deep User Perception Network
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