Cycle-SNSPGAN: Towards Real-World Image Dehazing via Cycle Spectral Normalized Soft Likelihood Estimation Patch GAN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Image dehazing is a common operation in autonomous driving, traffic monitoring and surveillance. Learning-based image dehazing has achieved excellent performance recently. However, it is nearly impossible to capture pairs of hazy/clean images from the real world to train an image dehazing network. Most of existing dehazing models that are learnt from synthetically generated hazy images generalize poorly on real-world hazy scenarios due to the obvious domain shift. To deal with this unpaired problem arisen by real-world hazy images, we present Cycle Spectral Normalized Soft likelihood estimation Patch Generative Adversarial Network (Cycle-SNSPGAN) for image dehazing. Cycle-SNSPGAN is an unsupervised dehazing framework to boost the generalization ability on real-world hazy images. To leverage unpaired samples of real-world hazy images without relying on their clean counterparts, we design an SN-Soft-Patch GAN and exploit a new cyclic self-perceptual loss which avoids using the ground-truth image to compute the perceptual similarity. Moreover, a significant color loss is adopted to brighten the dehazed images as human expects. Both visual and numerical results show clear improvements of the proposed Cycle-SNSPGAN over state-of-the-arts in terms of hazy-robustness and image detail recovery, with even only a small dataset training our Cycle-SNSPGAN. Code has been available at <uri xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">https://github.com/yz-wang/Cycle-SNSPGAN</uri> .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle