实现GCANet：一个用于图像去雾和去水化的门控上下文聚合网

门控上下文聚合网络，用于图像去雾和排水 这是我们WACV 2019纸“门控上下文聚合网络进行图像除雾和Deraining”通过实施，，等。 在本文中，我们提出了一种用于图像去雾的新的端到端门控上下文聚合网络GCANet，其中使用平滑的扩展卷积来避免网格化伪影，并且使用门控子网融合不同级别的特征。 实验表明，在质量和数量上，GCANet都比以前所有最新的图像去雾方法都具有更好的性能。 我们进一步将提出的GCANet应用于图像清除任务，该任务也优于以前的最新图像清除方法，并证明了其通用性。 入门 本文是使用Pytorch框架实现的。 演示版 将所有测试图像直接放在一个目录下。 然后运行： python test.py --task [dehaze | derain] --gpu_id [gpu_id] --indir [input directory] --outdir [outpu