Vision Transformers for Single Image Dehazing

计算机科学 人工智能 规范化(社会学) 变压器 计算机视觉 卷积神经网络 模式识别(心理学) 电压 物理 量子力学 社会学 人类学
作者
Yuda Song,Zhuqing He,Hui Qian,Xin Du
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:32: 1927-1941 被引量:422
标识
DOI:10.1109/tip.2023.3256763
摘要

Image dehazing is a representative low-level vision task that estimates latent haze-free images from hazy images. In recent years, convolutional neural network-based methods have dominated image dehazing. However, vision Transformers, which has recently made a breakthrough in high-level vision tasks, has not brought new dimensions to image dehazing. We start with the popular Swin Transformer and find that several of its key designs are unsuitable for image dehazing. To this end, we propose DehazeFormer, which consists of various improvements, such as the modified normalization layer, activation function, and spatial information aggregation scheme. We train multiple variants of DehazeFormer on various datasets to demonstrate its effectiveness. Specifically, on the most frequently used SOTS indoor set, our small model outperforms FFA-Net with only 25% #Param and 5% computational cost. To the best of our knowledge, our large model is the first method with the PSNR over 40 dB on the SOTS indoor set, dramatically outperforming the previous state-of-the-art methods. We also collect a large-scale realistic remote sensing dehazing dataset for evaluating the method's capability to remove highly non-homogeneous haze. We share our code and dataset at https://github.com/IDKiro/DehazeFormer.
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