arXiv Computer Vision· Juan S. Carrillo, J\'er\^ome Gilles·· 4 小时前AI 评分23
GAN 与 Transformer 谁更擅长消除大气湍流？基于 SOTIS 数据集的对比研究
Deep Learning for Atmospheric Turbulence Mitigation: A Comparison Between GANs and Transformers
AI 导读
研究在 SOTIS 数据集上对比了 GAN 与 Transformer 两类深度学习模型的大气湍流消除效果：GAN 在严重退化的低质量图像上表现更好，Transformer 在中高质量场景、尤其是几何畸变校正上更优。研究还通过改进训练策略、引入时间平均帧作为先验结构信息，并在损失函数中加入 SSIM，提升了 Turbulence Mitigation Transformer（TMT）的性能。
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