《表4 不同网络模型的信息熵结果对比》

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《基于全卷积回归网络的图像去雾算法》

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通过与其他网络模型的对比分析来验证所提全卷积网络模型特征融合效果。对比模型1去除了池化层和反卷积模块，并改用正常卷积，如图14所示。对比模型2在去除了池化层和反卷积模块后，使用单尺度进行特征学习，如图15所示。不同网络模型的信息熵结果如表4所示，表中数据显示：相对于对比模型，所提提出的全卷积网络模型的信息熵得到了显著提升。