PriorNet: A Novel Lightweight Network with Multidimensional Interactive Attention for Efficient Image Dehazing

这篇文章介绍了一种名为PriorNet的新型轻量级透射率网络，旨在显著提高有雾图像的清晰度和视觉质量，同时避免过度提取细节问题。PriorNet的核心是原始的多维交互式注意力（MIA）机制，它能够有效地捕捉多种雾气特征，大大降低了与复杂系统相关的计算负荷和泛化困难。通过使用统一的卷积核大小和引入跳跃连接，我们简化了特征提取过程。简化层数和架构不仅提高了去雾效率，还有助于在边缘设备上更轻松地部署。在多个数据集上进行的广泛测试表明，PriorNet在去雾和清晰恢复方面表现出色，保持了单图像去雾任务中的图像细节和色彩保真度。值得注意的是，仅有18Kb的模型大小，PriorNet展示了比其他方法更出色的去雾泛化能力。我们的研究对于推进图像去雾技术做出了重要贡献，为该领域和相关领域提供了新的视角和工具，特别强调了提高普适性和可部署性的重要性。

本论文旨在解决图像去雾中高计算参数压力和弱泛化能力等挑战，提出一种轻量级且高适用性的去雾神经网络PriorNet。

PriorNet核心是多维交互式注意力机制（MIA），通过统一的卷积核大小和跳跃连接简化特征提取过程，减少计算负担和泛化困难。相比其他方法，PriorNet具有更好的去雾泛化能力。

论文在多个数据集上进行了广泛测试，证明了PriorNet在单图像去雾任务中的卓越性能，能够保持图像细节和色彩保真度。此外，PriorNet模型大小仅为18Kb，具有更好的去雾泛化能力。该研究为推进图像去雾技术做出了重要贡献，提供了新的视角和工具，特别强调了提高普适性和可部署性的重要性。

最近的相关研究包括：《Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network》、《AOD-Net: All-in-One Dehazing Network》等。