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MvKSR: 多视角知识引导的雾霾和降雨场景修复
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于U-Net的深度学习模型，用于单幅图像去雾。该模型通过特征融合实现从有雾图像到去雾图像的高度非线性变换。在两个图像去雾基准测试中，该模型在GPU上高效地恢复超高清分辨率模糊图像，达到了顶尖水平。
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关键要点
- 提出了一种基于U-Net的编码器-解码器深层网络模型用于单幅图像去雾。
- 模型通过逐步特征融合实现从有雾图像到去雾图像的高度非线性变换。
- 在两个公共的图像去雾基准测试中，该模型在GPU上高效恢复超高清分辨率模糊图像。
- 该模型的性能达到了顶尖水平。
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