PSD: 基于物理先验的合成到真实去雾方法

PSD: 基于物理先验的合成到真实去雾方法

1. 项目介绍

PSD（Principled Synthetic-to-Real Dehazing）是由陈泽元、王阳超、杨洋和刘东在2021年的IEEE/CVF计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上提出的。本项目旨在通过物理先验引导的原理性方法，解决从合成数据到真实世界去雾的挑战。它提供了一种框架，能够有效地将基于合成训练的数据应用于实际的去雾任务中，保证了模型在迁移至现实场景时的性能。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你的开发环境具备以下条件：

• Python 3.6
• PyTorch 1.3.0

安装项目

首先，克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/zychen-ustc/PSD-Principled-Synthetic-to-Real-Dehazing-Guided-by-Physical-Priors.git
cd PSD-Principled-Synthetic-to-Real-Dehazing-Guided-by-Physical-Priors

安装必要的依赖项，可以使用pip或conda进行管理。

加载预训练模型并运行示例

选择一个预训练模型，例如PSD-MSBDN，并加载进行测试。首先下载模型文件：

wget [Google Drive Link for PSD-MSBDN]

或者从百度网盘下载（提取码:ixcz）。然后，使用以下命令进行去雾处理：

python test.py --model_path path/to/your/downloaded/model.pth

记得替换path/to/your/downloaded/model.pth为你实际保存模型的路径。

3. 应用案例和最佳实践

PSD可以广泛应用于图像增强、监控视频清晰化、无人机视觉导航等领域。最佳实践建议：

• 数据预处理: 对真实世界数据使用CLAHE（对比度限制自适应直方图均衡化），以提高去雾效果。
• 模型微调: 利用项目提供的finetune.py脚本，对RTTS数据集中的未标注真实世界图像进行无监督微调，优化模型在特定环境的表现。

4. 典型生态项目

虽然这个项目本身构成其独特的生态系统，但结合其他计算机视觉库，如OpenCV进行图像处理或是使用TensorFlow进行模型集成，都可以扩展PSD的应用范围。社区贡献者可以开发适配不同应用场景的插件或工具，比如实现端到端的云服务，自动处理上传的雾化图片，提升用户体验。

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以上就是关于PSD项目的基本使用教程，详细的使用步骤和更深入的技术细节，请参考项目内的说明文档和论文原文。