本资源提供了一个基于PyTorch框架实现的图像去雾算法——对偶生成对抗网络模型的完整代码和详细文档。该压缩包内含训练脚本、预训练模型及相关说明，便于用户快速上手实践与研究。
项目介绍使用说明DualGan包含两个生成器（分别标记为G_A和G_B）以及两个辨别器（D_A和D_B），它们具有相同的结构设计。具体来说，在本项目中，生成器采用U-Net架构，而辨别器则基于PatchGAN的设计。
功能如下：
- G_A：将有雾图像转换成无雾图像。
- G_B: 将无雾图像转变为有雾效果的图像。
- D_A: 用于鉴别G_B所生成的有雾图片的真实性，输入为6通道数据（原图与生成结果组合）。
- D_B: 负责判断由G_A产生的无雾图像是否真实可信，同样采用6通道作为输入。
项目包含两个主要脚本段落件：
1. `train.py`：用于训练整个网络模型；
2. `predict.py`：用来预测并输出处理后的无雾图片结果；
预训练好的模型已存放在项目的model目录下。进行进一步的训练时，需要将成对的清晰与有雾图像分别放置在clear和hazy文件夹内，并确保它们位于指定的数据路径中。
注意事项：
1. 本项目代码经过全面测试，在功能正常且运行无误的情况下上传。
2. 此资源适合计算机相关专业的学生、教师及企业员工使用，适用于学习提升或作为课程设计材料。同时也很适宜初学者通过此平台进行技术进阶练习和研究。
3. 对于有一定基础的学习者来说，也可以尝试在此项目基础上做进一步修改与创新，以实现更多功能需求，并将其应用于毕业论文、课程作业等场合。
下载后请先查看README.md文件（如有），仅供学习参考之用，请勿用于商业用途。
5星
