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GCANet的实现：“门控上下文聚合网络在图像去雾与去水化中的应用”

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简介：
本文提出了一种名为GCANet的“门控上下文聚合网络”，该模型通过集成门控机制和多尺度上下文信息，有效提升了图像去雾与去水化的性能。 在WACV 2019的论文“门控上下文聚合网络进行图像除雾和Deraining”中，我们提出了一种新的端到端门控上下文聚合网络GCANet用于图像去雾任务。该方法利用平滑扩展卷积来避免网格化伪影，并通过引入门控子网融合不同级别的特征信息。实验结果表明，在质量和数量上，我们的GCANet比现有的所有最新图像去雾技术都表现出色。 此外，我们将提出的GCANet应用于图像清除任务中，并证明其性能优于当前最先进的方法，从而展示了该网络的通用性。本段落的研究工作是基于Pytorch框架实现的。为了运行测试版本，请将所有的测试图片放置在一个目录下，并执行以下命令：python test.py --task [dehaze | derain] --gpu_id [gpu_id] --indir [input directory] --outdir [output directory]

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  • GCANet的实现：“门控上下文聚合网络在图像去雾与去水化中的应用”
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    本文提出了一种名为GCANet的“门控上下文聚合网络”，该模型通过集成门控机制和多尺度上下文信息，有效提升了图像去雾与去水化的性能。 在WACV 2019的论文“门控上下文聚合网络进行图像除雾和Deraining”中，我们提出了一种新的端到端门控上下文聚合网络GCANet用于图像去雾任务。该方法利用平滑扩展卷积来避免网格化伪影，并通过引入门控子网融合不同级别的特征信息。实验结果表明，在质量和数量上，我们的GCANet比现有的所有最新图像去雾技术都表现出色。 此外，我们将提出的GCANet应用于图像清除任务中，并证明其性能优于当前最先进的方法，从而展示了该网络的通用性。本段落的研究工作是基于Pytorch框架实现的。为了运行测试版本，请将所有的测试图片放置在一个目录下，并执行以下命令：python test.py --task [dehaze | derain] --gpu_id [gpu_id] --indir [input directory] --outdir [output directory]
     
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