用于单图像去雾的类U-Net脉冲神经网络

本文介绍了DehazeSNN，这是一种结合了类似U-Net的设计和脉冲神经网络（SNN）的新型架构，用于单图像去雾。它解决了CNN和Transformer的局限性，通过有效地管理局部和长距离依赖关系。正交泄漏积分与发射块（OLIFBlocks）的使用进一步增强了性能。论文声称，与最先进的方法相比，在降低计算成本和模型大小的同时，取得了具有竞争力的结果。

• •提出了DehazeSNN，一种用于单图像去雾的新型架构。
• •结合了类似U-Net的设计和脉冲神经网络（SNN）。
• •利用正交泄漏积分与发射块（OLIFBlocks）来增强性能。
• •在降低计算成本和模型大小的同时，取得了具有竞争力的结果。
• •代码可在https://github.com/HaoranLiu507/DehazeSNN获取。