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NTIRE-2021雾移除-DWGAN训练代码

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简介：
这段简介是关于NTIRE 2021竞赛中的雾移除任务所使用的DWGAN（Dual-WGAN）模型的训练代码。此代码提供了实现去雾效果的具体方法，有助于研究者们深入理解并进一步优化图像复原技术。 2021年CVPR去雾赛道DW-GAN论文的训练代码作者开放了源码，其中只提供了测试代码以及四个文件：perceptual.py、train.py、train_dataset.py 和 utils_test.py，这些文件已成功运行通过。

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  • NTIRE-2021雾移除-DWGAN训练代码
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    这段简介是关于NTIRE 2021竞赛中的雾移除任务所使用的DWGAN（Dual-WGAN）模型的训练代码。此代码提供了实现去雾效果的具体方法，有助于研究者们深入理解并进一步优化图像复原技术。 2021年CVPR去雾赛道DW-GAN论文的训练代码作者开放了源码，其中只提供了测试代码以及四个文件：perceptual.py、train.py、train_dataset.py 和 utils_test.py，这些文件已成功运行通过。
  • MATLAB图像除雾代码.m
    优质
    这段代码用于实现使用MATLAB进行图像除雾处理。它可以帮助用户改善雾霾天气拍摄的照片或视频的质量，恢复清晰度和色彩饱和度。 MATLAB图像去雾程序设计完整且无需改动，可以直接运行，适合毕业设计使用。谢谢大家的尝试和支持。
  • YOLOv5烟雾检测代码及预训练smoke模型+烟雾数据集+pyqt界面
    优质
    本项目提供基于YOLOv5的烟雾检测解决方案，包括预训练模型、烟雾数据集和PyQt构建的用户界面，助力快速部署与应用。 提供了一个训练好的YOLOv5烟雾检测模型，包含4500多张带有xml和txt格式标签的标注数据集，类别名为smoke。配置好YOLOv5环境后可以直接使用，并附带qt界面用于检测图片、视频以及调用摄像头的功能。该系统采用pytorch框架，代码为python编写。
  • 移除代码注释
    优质
    这个过程描述了如何从编程源码中删除不必要的或冗余的注释，帮助优化代码阅读性和维护性。 想要快速批量删除C++文件中的注释，可以使用这个工具，嘿嘿。虽然自己也可以轻松做出这样的工具，但省点时间去做更重要的事情岂不是更好？
  • MATLAB图像除雾实例代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的图像除雾处理示例代码，帮助用户学习和实现图像增强技术。包含详细注释与测试数据，适合初学者参考实践。 GUI图像去雾方法在MATLAB中的实现，包括界面设计、不同算法选择以及显示处理前后的对比效果。
  • ModNet迭代训练代码
    优质
    简介：本项目提供了一个用于训练和优化ModNet模型的迭代代码库。通过持续改进与测试流程，致力于提高图像分割任务中的精确度和效率。 通过使用ModNet对预训练模型进行微调训练来提升模型的能力。
  • YOLOv5烟雾检测代码及训练完成的smoke模型，含4500条标注烟雾数据集
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的烟雾检测代码和预训练模型，包含约4500条标注清晰的烟雾图像数据集，适用于快速部署与二次开发。 使用训练好的YOLOv5烟雾检测模型，并包含4500多张带有xml和txt格式标签的烟雾数据集，类别名为smoke，在配置好YOLOv5环境后可以直接使用。该数据集及检测结果可参考相关文献或文章。此项目采用pytorch框架，代码为python编写。
  • Trident-Dehazing-Network: NTIRE 2020非均匀去雾挑战参赛方案
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    本文介绍了Trident-Dehazing-Network模型，该模型为NTIRE 2020非均匀去雾挑战赛设计，通过改进的网络架构有效提升了图像去雾效果。 三叉戟除雾网在NTIRE 2020 NonHomogeneous Dehazing Challenge (CVPR Workshop 2020)中的第一个解决方案介绍如下： 环境要求：Ubuntu16.04操作系统，Python3.6版本，英伟达GPU+CUDA8。 依赖项： - 预训练模型==0.7.4 - 火炬视觉==0.2.1 - 火炬==0.4.1 测试前需要编译DCN模块。如果您的环境与我们提供的相同，那么编译过程将顺利完成。 对于使用Pytorch版本为1.0.0的用户，请采用 DCNv2_pytorch 版本进行替代。 请检查模糊图像路径（test.py 第 14 行）、模型路径（test.py 第 13 行）和输出路径（test.py 第 15 行）。执行测试命令：python test.py 预训练模型的密码为：22so。此外，我们团队还提供了一个基于知识转移技术的去雾网络作为第二个解决方案。
  • NTIRE 2021-IQA-MACS：图像质量评估竞赛(MACS组)
    优质
    NTIRE 2021 IQA-MACS竞赛是专注于图像质量评估的国际赛事，旨在通过多注意力卷积评分方法挑战现有技术边界，促进视觉感知算法创新。 NTIRE2021-IQA-MACS（tensorflow 2） 评估 从提供的资源下载预训练模型：大约135MB。 解压models.zip文件并将模型放在./models/目录中。 对单个图像的评估： 运行 python3 evaluation_single_image.py --ref ./test_images/ref.bmp --distorted ./test_images/dist.bmp 输出为： ------------------------------------- Image Quality Score: 1381.0543870192307 对NTIRE图像进行评估时，在设置验证参考图像和失真图像的目录后，运行： python3 evaluation_ntire.py 输出分数将记录在output.txt中。 从头开始训练网络： 准备数据集。