BMVC2018发布的PyTorch去雾代码及Matlab评估工具

1. 项目概述 本项目为BMVC2018所发布的PyTorch代码，实现了利用深度特征和实例归一化技术进行单图像去雾处理。其提供了一种先进的图像去雾算法，并支持通过该算法对图像进行去雾效果评价。 2. 技术背景 去雾技术是计算机视觉领域的一个重要分支，旨在从雾霾影响下的图像中恢复清晰的场景。BMVC（British Machine Vision Conference）是英国机器视觉会议，是机器视觉领域的重要会议之一，而PyTorch是著名的开源机器学习库，被广泛应用于深度学习的研究和实践中。 3. 代码特性 本代码使用深度学习网络进行图像去雾处理，结合深度特征提取和实例归一化机制，以达到更好的去雾效果。其目标是提供一种强基线（strong baseline）来比较和评估去雾技术的性能。 4. 运行环境与预训练模型 用户可以通过Python语言运行代码，并需要安装PyTorch环境。此外，项目提供了预训练模型，放置在“models”文件夹下，数据集需要放在“data”文件夹下。通过运行python main.py并带上相应的参数，可以测试预先训练的模型。预训练模型的性能在RESIDE_standard数据集上可以达到PSNR（峰值信噪比）27.79和SSIM（结构相似性指数）0.9556。 5. 运行参数说明 - --trans-flag in: 指定转置操作的参数； - --use-bn in: 指定是否使用批量归一化； - --test-flag: 启用测试模式； - --test-batch-size 8: 测试时的批次大小为8； - --gpuid 0: 使用GPU编号为0进行计算（若系统支持）； - --load-model models/dehaze_release.pth: 加载指定的预训练模型； - --save-image output: 指定输出去雾图像的文件夹。 6. 模型训练 代码同样提供了训练模型的功能，用户可以通过修改运行参数来启动训练流程。例如，参数包括学习率（--lr）、学习率调整频率（--lr-freq）和训练轮次（--ep）等。具体参数可以根据实际需要进行调整。 7. 使用Matlab进行评估 项目中提供的matlab脚本可以用于评估去雾效果，为测试去雾模型提供了辅助工具。 8. 开源资源 本项目为开源资源，资源名称为dehaze_release-master，意味着它遵循开源协议，允许他人免费使用、研究和修改。用户在使用过程中需遵守相应的开源许可协议。 9. 技术展望 图像去雾技术在自动驾驶、视频监控、遥感图像分析等领域具有广泛的应用潜力。本项目的代码提供了一种优秀的去雾算法，有望推动相关技术的发展与进步。 总结而言，本项目提供的去雾评价matlab代码及PyTorch代码，可作为深入研究图像去雾算法的有力工具，同时对相关领域的工程师和技术人员有很高的参考价值。通过训练和应用预训练模型，用户可以轻松实现对图像的去雾处理，并通过提供的评估脚本对处理效果进行评价。