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新的HazeSpikeMamba框架增强了真实世界图像去雾能力

研究人员开发了HazeSpikeMamba，一个用于真实世界图像去雾的新型框架，它结合了脉冲启发和状态空间特征。这种方法解决了当前依赖合成数据的方法的局限性，而合成数据通常无法捕捉真实世界雾气的复杂性。HazeSpikeMamba采用U-Net架构，包含一个脉冲启发的局部路径和一个注意力状态空间全局路径，能够高效处理长距离依赖。该框架还包含一种归纳适应方法，使用无标签的目标数据来优化模型，从而提高BRISQUE和NIMA等指标的性能。