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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨樊俊凯 来源丨PaperWeekly 编辑丨极市平台 极市导读 本文方法能够以最小的开销和最快的推理速度去同时获得视频去雾和深度估计的结果。 >> 加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 论文标题: Depth-Centric Dehazing and Depth-Estimation from Real-World Hazy Driving Video 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2412.11395 项目主页: https://fanjunkai1.github.io/projectpage/DCL/index.html 代码链接: https://github.com/fanjunkai1/DCL 01 现存问题 目前现有的视频去雾方法,主要以室内真实烟雾数据集和合成雾数据集为研究对象。室内真实烟雾数据集主要以 REVIDE 为代表,这个数据集的优点是有 ground truth,能够进行直接映射学习。缺点是很难在真实的室外雾场景下获得好的去雾效果。这类方法的代表有 CG-IDN(CVPR 2021)和 PM-Net(ACMMM 2022)。 其次是以合成
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