本文介绍了多种图像去雨算法，包括基于Gabor滤波器的Gabformer、条件生成对抗网络ID-CGAN和高阶协同网络等。这些方法通过优化损失函数、自我监督学习和改进网络结构，显著提升了去雨效果和模型性能，在多个基准测试中表现优异。

本文介绍了一种基于对比学习的图像去雨方法，利用递归动态多尺度网络提升降雨去除效果。该方法在客观检测和语义分割上表现优异，结合多尺度Transformer和双向反馈操作，增强了模型的鲁棒性。实验结果表明，该方法在合成和实际数据集上均取得了先进的效果。

本文介绍了多种创新的图像去雨方法，包括多阶段卷积神经网络、注意力机制和对比学习等技术。这些方法在合成和实际图像中表现出色，显著提升了去雨效果和模型性能。

本研究提出了一种半自动的高质量图像去雨方法，并构建了大规模数据集以模拟雨条带效应。新型SPanet网络有效去除雨条带，性能优异，特别是在真实数据上表现突出。