MSBDN-DFF: CVPR 2020 论文《多尺度增强除雾网络结合密集特征融合》的源代码

简介：
MSBDN-DFF是CVPR 2020收录论文提出的源代码，实现了多尺度增强除雾网络与密集特征融合技术，有效提升图像除雾效果。 MSBDN-DFF CVPR 2020文件的源代码名为“多尺度提振除雾网络与密集特征融合”，由项蕾、王飞等人更新（日期：2020年12月28日），并发布了培训脚本和改进后的模型。该程序依赖于以下Python库：Python 3.6，PyTorch>=1.1.0，以及skimage 和 h5py。MATLAB测试文件将下载到MSBDN-DFF/models和MSBDN-DFF/文件夹中。 在命令行上使用cuda运行test.py脚本： ``` python test.py --checkpoint path_to_pretrained_model ``` 除雾后的图像将会被保存至测试目录下。我们在训练过程中发现，选择合适的训练图像是至关重要的，因此我们提供了HDF5格式的训练集：（密码为 v8ku ）。请将该文件下载到指定的数据路径path_to_data中。