AODNet-Based-Image-Haze-Removal:在Pytorch中使用AODNet去除单图像雾霾-源码

基于AODNet的图像雾度去除 在Pytorch中使用AODNet去除单图像雾霾 在ICCV 2017上实施Boyi Li的论文 。 内容 相依性 Python 3.6或更高版本 火炬== 1.7.1 枕头== 5.1.0 numpy的= = 1.14.3 matplotlib == 2.2.2 用法 使用方法：下载整个项目并运行inference.py 文件夹./saved_models：保存经过训练的模型的位置，文件为.pth格式。 ./data/gt文件夹： groundtruth（无雾图像）。 文件夹./data/hazy：训练数据的相应模糊图像。 文件夹./test_images：出现在原始纸张中的一些测试图像。 data.py：用于加载训练数据的函数。 train.py：使用保存在文件夹./data/中的训练数据从头开始训练新的AODNet。 model.py：A