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《Restoring Images in Adverse Weather Conditions via Histogram Transformer》(ECCV 2024) GitHub: github.com/sunshangquan/Histoformer。这篇论文是关于图像恢复领域的研究，特别是在恶劣天气条件下的图像恢复。该论文提出了一种名为Histogram Transformer（Histoformer）的新方法，用于恢复受不利天气影响的图像 [^1^]。Histoformer的核心是一种称为直方图自注意力（histogram self-attention）的机制，它将空间特征排序并分割到基于强度的箱中。然后，自注意力被应用于跨箱或箱内，以选择性地关注动态范围内的空间特征，并一起处理长距离的类似退化像素。为了增强直方图自注意力，论文还提出了一种动态范围卷积（dynamic-range convolution），使传统卷积能够在类似的像素上而不是相邻像素上进行操作。此外，作者指出常见的逐像素损失忽略了输出和真实图像之间的线性关联和相关性，因此提出
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