
TSNet ist ein zweistufiges Bildentnebelungsnetzwerk, das eine Multi-Skalen-Fusionsmodule und ein adaptives Lernmodul verwendet, um die Generalisierung zu verbessern und Artefakte sowie Farbverzerrungen in den Ausgaben zu reduzieren.


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Ein zweistufiges Netzwerk für Bildentnebelung mit Multi-Skalen-Fusion und adaptivem Lernen


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Durch die Verwendung der Tiefenkonsistenz zwischen nebeligen und klaren Bildern als Prompt kann das vorgeschlagene Verfahren die Leistung von Dehazing-Modellen verbessern und realistischere Ergebnisse erzielen.


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Selbstanregende Dehazing-Transformatoren mit Tiefenkonsistenz zur Verbesserung der Bildqualität
