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发布时间：2026-05-28 06:27

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【即插即用模块】选择性核融合模块 Hello，我是 [学术蒟蒻]，专注分享论文即插即用模块。今天分享的是：DehazeFormer论文标题：Vision Transformers for Single Image Dehazing出处：JOURNAL OF LATEX CLASS FILES, VOL. 18, NO. 9, SEPTEMBER 2020🔸 核心痛点：传统基于卷积神经网络的图像去雾方法在处理复杂场景时存在局限性，Vision Transformers 虽在高级视觉任务取得突破，但未给图像去雾带来新进展。且 Swin Transformer 的一些关键设计不适用于图像去雾，如 LayerNorm 和 GELU 影响去雾性能，循环移位窗口分区方案在图像边缘区域效果不佳。🔸 模块亮点：改进归一化层：提出 RescaleNorm 替代 LayerNorm，避免图像块间相对信息丢失，重新引入归一化后丢失的特征图均值和方差。优化激活函数：使用 ReLU 或 LeakyReLU 替代 GELU，因其在图像去雾任务中更易反转，非线性激活函数的可逆性对网络性能至关重要。创新窗口分区方案：提出基于反射填充的移位窗口分区方案，保持图像边缘窗口大小一致，避免不合理的空间聚合，且仅引入可忽略的额外计算成本。🔸 适用场景：适用于计算机视觉领域，可应用于 U-Net 架构。主要解决单图像去雾问题，尤其是处理非均匀雾的情况。🔸 插入位置建议：可将 DehazeFormer 块替换 U-Net 中的卷积块，在编码器和解码器中合理调整包含 MHSA 的块的位置，可参考论文中不同变体的配置。如果你觉得这篇笔记对你有帮助，别忘了点赞收藏并关注我，获取更多计算机视觉和深度学习的干货！#深度学习 #图像去雾 #VisionTransformer #即插即用模块 #涨点
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