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首页> 外文会议>International conference on neural information processing;Annual conference of Asia-Pacific Neural Network Society >Gated Contiguous Memory U-Net for Single Image Dehazing
【24h】

Gated Contiguous Memory U-Net for Single Image Dehazing

机译：门控连续存储器U-Net用于单图像去雾

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Single image dehazing is a challenging problem that aims to recover a high-quality haze-free image from a hazy image. In this paper, we propose an U-Net like deep network with contiguous memory residual blocks and gated fusion sub-network module to deal with the single image dehazing problem. The contiguous memory residual block is used to increase the flow of information by feature reusing and a gated fusion sub-network module is used to better combine the features of different levels. We evaluate our proposed method using two public image dehazing benchmarks. The experiments demonstrate that our network can achieve a state-of-the-art performance when compared with other popular methods.
机译：单图像去雾是一个挑战性的问题，旨在从朦胧的图像中恢复高质量的无霾图像。在本文中，我们提出了一种类似U-Net的深层网络，它具有连续的存储残差块和门控融合子网模块，以处理单图像去雾问题。连续内存残差块用于通过特征重用来增加信息流，而门控融合子网模块用于更好地组合不同级别的特征。我们使用两个公共图像去雾基准评估了我们提出的方法。实验表明，与其他流行方法相比，我们的网络可以实现最先进的性能。

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