AOD-Net by Pytorch

这是AOD-Net : All-in-One Network for Dehazing的一个实现在Python3上，Pytorch。该模型可以去除雾霾、烟雾甚至水的杂质。

The repository includes: *AOD网络的源代码 *基于[NYU Depth V2]的合成模糊图像构建代码，下面可以下载 *hazy数据集的训练代码 *AOD网络的预训练模型

Requirements

Python 3.6, Pytorch 0.4.0 and other common packages

NYU Depth V2

用来构建雾霾图像，我这里上传百度云了:

• 下载 NYU Depth V2 labeled dataset 提取码：6xho

这里不提供我修改的代码了，源代码需要的话直接去人家Github上找吧.以下是我可以运行的命令行参数更改。他有几个包有问题。但是最近搞得太忙了，自己的训练当时用一半数据集跑出来效果太差了。(老板不给服务器，用1060 6G跑的，TAT)

Training Part

这一块如何使用我会更新CSDN说明一下的

Dateset Setup

1. Clone this repository
2. Create dataset from the repository root directory

   $ cd make_dataset
   $ python create_train.py --nyu {Your NYU Depth V2 path} --dataset {Your trainset path}

3. Random pick 3,169 pictures as validation set

   $ python random_select.py --trainroot {Your trainset path} --valroot {Your valset path}

Start to training

4. training AOD-Net

   $ python train.py --dataroot {Your trainset path} --valDataroot {Your valset path} --cuda

Testing Part

5. test hazy image on AOD-Net

   $ python test.py --input_image /test/canyon1.jpg  --model /model_pretrained/AOD_net_epoch_relu_10.pth --output_filename /result/canyon1_dehaze.jpg --cuda