《表5 测试合成数据集的平均运行时间 (单位:s)》

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《基于条件生成对抗网络的图像去雾算法》

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在计算机上对本文方法与其他先进算法[7-9，15]进行运行时间比较.计算机配置为英特尔（R）Core（TM）[email protected]，用Titan GPU加速.本文提出的cGAN包含18层，其他几种算法包含训练网络13层、轻量级模型AOD-Net.几种去雾算法在所需的配置环境下测试合成数据集的平均运行时间见表5.相比在Matlab平台上的运行时间，本文算法显示出了明显的优越性，但是相比在深度学习框架Pycaffe平台上的运行时间，本文算法略显劣势，时间相对较长.