# derain

**Repository Path**: codebricking/derain

## Basic Information

- **Project Name**: derain
- **Description**: 对于图像去雨任务，基于深度学习的方法性能主要受到所涉及的模型和数据集的影响，目前主流的方法主要关注构建强大的深度模型，以获得更好的去雨效果。在本文中，我们从训练数据集和模型两个角度出发，首先收集整理了真实的雨条纹和真实的户外照片各8866张，并基于屏幕混合模型生成了更加接近真实的有雨图像。在此处公开我生成的数据集合生成代码，以希望对后续研究者能有帮助
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2022-01-09
- **Last Updated**: 2024-11-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# derain

#### 介绍
对于图像去雨任务，基于深度学习的方法性能主要受到所涉及的模型和数据集的影响，目前主流的方法主要关注构建强大的深度模型，以获得更好的去雨效果。在本文中，我们从训练数据集和模型两个角度出发，首先收集整理了真实的雨条纹和真实的户外照片各8866张，并基于屏幕混合模型生成了更加接近真实的有雨图像8866张。在此处公开我生成的数据集，以希望对后续研究者能有帮助。

#### 数据集介绍
收集整理了真实的雨条纹和真实的户外照片各8866张，并基于屏幕混合模型生成了更加接近真实的有雨图像。
真实雨条纹 链接：https://pan.baidu.com/s/1RFgzcFLkf_yaWIvszRfOXg  提取码：29jn 

户外场景：链接：https://pan.baidu.com/s/13-MjPefyU5yFESK3qrTZ4w  提取码：5hdt 

生成的有雨图像 链接：https://pan.baidu.com/s/18plMVJeFAnLpXeY9inp_8g 提取码：doa0 

图像标签：    链接：https://pan.baidu.com/s/1DW4WNwn9Ip0AtNCDZf5G8A  提取码：e5p9 

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