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GINO Kreativ
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Azienda News:
  • DehazeFormer. DehazeFormer is a state-of-the-art deep… | by . . . - Medium
    DehazeFormer is a state-of-the-art deep learning model designed for single image dehazing, utilizing Vision Transformers (ViT), particularly the Swin Transformer While CNNs have traditionally
  • DehazeFormer 模型详解 - CSDN博客
    RLN 提供了一个名为 detach_grad 的选项，允许用户选择是否将标准差和均值的计算从主梯度流中分离出来。 如果启用了这个选项，则在计算 rescale 和 rebias 时会使用 detach() 方法，这可以防止这些计算影响到上游梯度的传播，有助于稳定训练过程，特别是在某些复杂或不稳定的学习场景下。 传统LN 通常直接作用于张量的最后一维（即通道维度），并对所有样本和空间位置共享相同的统计信息（均值和方差）。 RLN 在计算均值和标准差时考虑了所有维度（包括批量、高度和宽度），并且为每个样本单独计算这些统计量。 此外，它还通过额外的卷积层生成个性化的尺度和平移参数，这使得RLN更加灵活和强大。 可以把 RLN 理解为一个智能的“图像调色师”：
  • Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding
    We bring a haze density-related prior into Trans-former via a novel transmission-aware 3D position embed-ding module, which not only provides the relative position but also suggests the haze density of different spatial re-gions
  • Physical-priors-guided DehazeFormer - ScienceDirect
    To address these problems, in this study, we propose a novel DehazeFormer guided by physical priors, named SwinTD-Net, which is trained according to supervised and self-supervised learning, and combines the advantages of physical priors and transformers
  • UHD Image Dehazing via anDehazeFormer with Atmospheric-aware KV Cache
    In this paper, we propose an eficient visual transformer framework for ultra-high-definition (UHD) image dehazing that addresses the key challenges of slow training speed and high memory consumption for existing methods
  • models dehazeformer. py · IDKiro DehazeFormer_Demo at main - Hugging Face
    We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science




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