基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现
0. 服务器性能简单监控
\LOG_USE_CPU_MEMORY\
文件夹下的
use_memory.py
文件可以实时输出CPU使用率以及内存使用率，配合
nvidia-smi
监控GPU使用率
可以了解服务器性能是否足够；运行时在哪一步使用率突然升高；是否需要释放内存等等
1. 数据集
1.1 NH-HAZE
数据集下载： https://competitions.codalab.org/competitions/22236#participate-get_data
Train：1-40；Test：41-45
我们引入了NH-HAZE，一个非均匀的真实数据集，有成对真实的模糊和相应的无雾图像。因此，非均匀雾霾数据集的存在对于图像去雾场是非常重要的。
它代表第一个真实的图像去模糊数据集与非均匀的模糊和无模糊（地面真实）配对图像
为了补充之前的工作，在本文中，我们介绍了NH-HAZE，这是第一个具有非均匀模糊和无雾（地面真实）图像的真实图像去模糊数据集。
1.2 NTIRE 2019
DENSE-haze是一个真实的数据集，包含密集（均匀）模糊和无烟雾（地面真实）图像
官方地址：
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/ntire19//dense-haze/
另一个下载地址：
https://www.kaggle.com/rajat95gupta/hazing-images-dataset-cvpr-2019?select=GT
Train：1-45；Test：51-55
1.3 I-HAZE
其中包含 35 对有雾的图像和相应的无雾（真实）室内图像
下载地址：https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/ntire18//i-haze/
Train：1-25；Test：31-35
1.4 O_HAZE
O-HAZE是第一个引入的包含模糊和无烟雾（地面真实）图像的真实数据集。它由45个不同的户外场景组成，使用一个专业的雾霾发生器在控制照明下拍摄。而O-HAZE和I-HAZE则由相对较轻、均匀的雾霾组成
下载地址：https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/ntire18//o-haze/
Train：1-35；Test：41-45
我们使用NH-HAZE数据集作为举例数据集，其他数据集除了数据集路径之外，大多数参数设置都一样。
该去雾项目源码下载：
https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87570157
2. 模型运行过程
2.0 模型介绍
在文件夹
/Uformer_ProbSparse/下存放模型代码
2.1 预处理数据 — 把训练数据图像切分成大小为256*256的小图
下载数据集存放在：
/home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/
内含两个文件夹：
train test
对训练数据集处理：
python3 generate_patches_SIDD.py --src_dir /home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/train --tar_dir /home/dell/桌面/2022毕业设计/Datasets/NH-HAZE/train_patches
2.2 训练代码My_train.py
python3 ./My_train.py --arch Uformer --nepoch 270 --batch_size 32 --env My_Infor_CR --gpu '1' --train_ps 128 --train_dir /media/dell/fd6f6662-7e38-4427-80c6-0d4fb1f0e8b9/work_file/2022毕业设计/Datasets/NH-HAZE/train_patches --val_dir /media/dell/fd6f6662-7e38-4427-80c6-0d4fb1f0e8b9/work_file/2022毕业设计/Datasets/NH-HAZE/test_patches --embed_dim 32 --warmup
如果要继续对模型进行训练：
--pretrain_weights
设置预训练权重路径，我的模型预训练权重在My_best_model文件夹下，以数据集划分不同预训练权重
并添加参数
--resume
训练所有参数设置在option.py文件种，主要的参数含义：
--train_ps训练样本的补丁大小，默认为128，指多大的patches输入到模型中--train_dir``````--val_dir训练和测试文件夹，文件夹下包含两个文件夹gt和hzay，分别包含无雾图片集和带雾图片集--batch_size设置Batch_size，默认为3--is_ab**是否使用n a对比损失，默认为False（使用）--w_loss_vgg7对比损失使用的权重，默认为1--w_loss_CharbonnierLossCharbonnierLoss 所占权重，默认为1**
2.3 测试代码test_long_GPU.py和预训练权重
预训练权重：
链接：https://pan.baidu.com/s/1a1YPTGSNa0R6I-qiTNir0A
提取码：y422模型预训练权重：将百度网盘中的
Uformer_ProbSparse/My_best_model文件夹放到
Uformer_ProbSparse文件夹下，里面包含4大数据集下的权重
python3 ./test_long_GPU.py
测试流程：
在My_train.py文件中，为了训练速度考虑，我们是在每个patch上进行的测试，但patch上测试结果不等于在整图上测试的结果，因此该文件是对模型在整图上结果进行测试，论文中的结果与该测试结果一致
由于代码的特殊设置，需要让输入的图片的长和宽为
--train_ps
的整数倍，如果不够足，则要进行扩展
主要参数解释：
--input_dir设置测试的文件夹，文件夹下包含两个文件夹gt和hzay，分别包含无雾图片集和带雾图片集--train_ps训练样本的补丁大小，默认为128，指多大的patches输入到模型中- 代码中的: L表示图像需要拓展长和宽为多大例如：输入是1200 * 1600，patch size = 128时，L = 1664L需要为128倍数，且要大于输入图像的长和宽，需要根据输入图像进行调整，例如：NH-HAZE数据集上的为L = 1664
3. NH-HAZE数据集上的Losslandscape
主要将最优权重的周围的loss可视化，以探索模型收敛的难易程度以及模型架构的性能
参考文献：Park N, Kim S. How Do Vision Transformers Work?[J]. arXiv preprint arXiv:2202.06709, 2022.
3.1 基于CNN模型（FFA-Net）的Loss landscape
预训练权重：
链接：https://pan.baidu.com/s/1a1YPTGSNa0R6I-qiTNir0A
提取码：y422模型预训练权重：将百度网盘中的
FFA_how-do-vits-work-transformer文件夹包含的内容放到
FFA_how-do-vits-work-transformer文件夹下，里面包含FFA-Net在NH-HAZE数据集下的最优权重，以及该权重下运行的结果
在
/FFA_how-do-vits-work-transformer/FFA_pretrain_weight/
下存放FFA-Net模型在该数据集下的预训练权重，决定预训练权重的路径代码在
/FFA_how-do-vits-work-transformer/FFA_model/option.py
主要代码
FFA_losslandscape.py
：在最优权重周围随机找121个权重，然后计算这些权重的loss值，得到的loss值保存在
/FFA_how-do-vits-work-transformer/checkpoints/logs/FFA_NH/My_NH_ffa_3_19_best.pk/
文件夹下用于绘图，得到的Loss landscape如下：
3.2 基于Vision Transformer架构改进后的Loss landscape
预训练权重：
链接：https://pan.baidu.com/s/1a1YPTGSNa0R6I-qiTNir0A
提取码：y422模型预训练权重在2.3节有阐述
将百度网盘中的
how-do-vits-work-transformer文件夹包含的内容放到
how-do-vits-work-transformer文件夹下，下面有讲解文件夹内包含的内容
在
/Uformer_ProbSparse/My_best_model/
下存放改进后模型在各种数据集下的预训练权重，决定预训练权重的路径代码在
/how-do-vits-work-transformer/Uformer_Info/option.py
中的
--pretrain_weights
设置对应数据集上最优的参数权重路径
主要代码
My_losslandscape.py
：在最优权重周围随机找121个权重，然后计算这些权重的loss值，得到的loss值保存在
/how-do-vits-work-transformer/checkpoints/logs/NH/Uformer_Informer/
文件夹下用于绘图，得到的Loss landscape如下：
在实践过程中，通常运行
My_losslandscape.py代码就可以直接得到下图
但在我运行过程中，因为服务器断电，只能继续训练，因此
\how-do-vits-work-transformer\checkpoints\logs\NH\Uformer_Informer\下的
middle_result.txt和
NH_Uformer_Informer_x1_losslandscape.csv是两次运行文件中间结构，而
losslandscape.ipynb中融合了两次运行结果得到该图
Park N, Kim S. How Do Vision Transformers Work?[J]. arXiv preprint arXiv:2202.06709, 2022.提到：损失景观越平坦，性能和泛化效果越好
可以发现：我们基于Vision Transformer架构改进后的模型和FFA-Net模型在最优参数时的Loss landscape，能够反应出我们的模型收敛效果比较好这与训练过程一致：我们的模型训练270个epoch就会收敛，而FFA-Net则需要40000个epoch
4. 实验结果
根据恢复图的结果，我们发现在部分图上的效果并不是特别优异
可以很好的反应Vision Transformer的劣势：该架构虽然全局建模能力强，但局部建模能力没有CNN强，因此当输入某物体占大部分空间时，恢复结果容易受到其影响；因此可以在之后改进中使用CNN和Transformer组合模型，共同对全局和局部进行建模。
5. 消融实验
6. 总结展望
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