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.
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.