用python编写卷积神经网络去雾模型

好的，下面是一个简单的去雾模型的卷积神经网络代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D

def build_model(input_shape=(None, None, 3)):
    model = tf.keras.Sequential([
        # 编码器部分
        Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same', input_shape=input_shape),
        MaxPooling2D((2, 2), padding='same'),
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
        MaxPooling2D((2, 2), padding='same'),
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
        MaxPooling2D((2, 2), padding='same'),
        
        # 解码器部分
        Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
        UpSampling2D((2, 2)),
        Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
        UpSampling2D((2, 2)),
        Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same'),
        UpSampling2D((2, 2)),
        Conv2D(3, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')
    ])

    return model

这个模型采用了编码器-解码器结构，其中编码器部分是一系列卷积层和池化层，将输入图像逐渐压缩为低维特征表示。解码器部分是一系列卷积层和上采样层，将低维特征表示逐渐恢复为原始图像。

在这个模型中，我们使用了sigmoid激活函数来对输出图像进行像素级别的二元分类，即将雾和非雾的区域分别映射到0-1范围内的像素值。

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的网络结构和更多的训练数据来达到更好的效果。