本文介绍了一个多模态综合数据集，包含图像和三维数据，用于有效训练深度网络架构。结果显示该数据集在合成数据和实际数据的适应方面表现良好。

本文介绍了一种名为DR-Net的新型深度网络架构，用于图像去雾。该网络由三个子网络组成，分别是传输预测网络、去雾网络和优化网络。DR-Net在数据驱动模型、端到端系统和鲁棒性方面表现出色。实验证明，DR-Net在定量和定性指标上都优于最新方法。此外，DR-Net在计算机视觉任务中也具有潜在用途。