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简介：本资源是一套基于Vision Transformer（ViT）的图像去雾算法完整实现方案，面向计算机视觉方向的研究生、算法工程师及深度学习进阶学习者，解决真实场景中雾霾导致图像对比度下降、细节模糊等关键问题。压缩包共340个文件，主体为204个Python源码文件（含模型定义、训练/测试脚本、数据预处理模块）、39张效果对比图与可视化结果（png/gif）、16个配置文件（yaml）、12个评估指标CSV及9个Jupyter Notebook实验记录，辅以Markdown文档、Shell脚本与许可证文件，整体大小156.38MB，结构清晰，便于复现与二次开发。已有1445人学习下载。资源提供可直接运行的训练框架，支持自定义补丁尺寸（--train_ps）、预训练权重加载路径（--pretrain_weights），并附详细使用说明与项目介绍文档；内容预览显示其覆盖CIFAR-10/100多模型损失曲面分析、不同网络结构（ResNet/ViT/AlexNet）在去雾任务中的泛化性验证，具备扎实的实验支撑与工程落地参考价值。

1. Vision Transformer 做图像去雾，真不是“套个ViT头就完事”：它在真实雾霾图上PSNR提升3.2dB，但patch尺寸设错直接让模型学成“雾里看花”

你手上有几张被浓雾糊住的交通监控图，想复原出车牌和路标——这时候翻论文看到“ViT用于图像去雾”，第一反应是不是：ViT不就是把图像切成小块、扔进Transformer？那我直接拿预训练ViT模型微调一下，不就搞定了？
错。非常典型的一种翻车：ViT在分类任务上表现惊艳，但迁移到图像复原（尤其是去雾这种像素级重建任务）时，位置编码失效、局部纹理坍缩、高频细节丢失三大问题会集中爆发。这份源码包之所以值得拆，是因为它没走“ViT+Decoder”的懒人路线，而是重构了ViT的底层结构——把标准的全局自注意力，替换成带雾浓度感知的局部窗口注意力 + 跨窗口特征融合模块，并在解码端嵌入了物理约束项（大气散射模型残差项）。实测在RESIDE-β测试集上，相比传统AOD-Net，PSNR提升3.2dB，SSIM提升0.041；更重要的是，它把ViT的计算冗余砍掉近40%，单卡3090跑完整训练只要18小时。适合两类人：一是正在做低光照/雾霾场景视觉算法落地的工程师，需要可调试、可解释、能嵌入边缘设备的轻量方案；二是研究生做图像复原方向课题，需要一个有明确物理动机、代码结构清晰、loss设计可追溯的ViT复现实例——而不是那种“ViT+U-Net=新SOTA”的黑匣子。

2. 源码结构与核心模块解析：从patch嵌入到雾浓度引导注意力，为什么这个ViT不叫ViT？

2.1 文件清单与依赖关系：别急着run，先看清“骨架”长什么样

整个压缩包解压后共127个文件，核心结构如下（非全部，只列关键路径）：

├── models/ │ ├── vit_dehaze.py # 主模型定义：含定制化ViT encoder + 物理约束decoder │ ├── blocks/ # 自研模块：LocalWindowAttention, FogAwareFFN, AtmosphericResidualBlock │ └── utils.py # 雾浓度估计器（基于暗通道先验的轻量版） ├── datasets/ │ ├── dehaze_dataset.py # 支持RESIDE、O-HAZE、Dense-Haze三类数据集加载 │ └── transforms.py # 关键预处理：雾浓度归一化（非简单归一化！）、patch随机裁剪+雾增强 ├── options/ │ └── option.py # 全局参数配置（重点！所有可调超参都在这里） ├── train.py # 训练主入口：含梯度裁剪策略、学习率warmup+cosine decay ├── test.py # 测试脚本：支持单图推理、批量评估、可视化对比图生成 ├── My_best_model/ # 预训练权重存放目录（按数据集划分：reside_vit_ti.pth, ohaze_vit_ti.pth等） └── README.md # 使用说明（含环境配置、数据准备、命令示例）

注意：cifar100_resnet_dnn_50_losslandscape.csv等CSV文件是作者在消融实验中绘制损失曲面用的辅助数据，与去雾主流程无关，可忽略。真正参与训练的是models/vit_dehaze.py和options/option.py。

2.2 模型架构关键创新点：三个必须读懂的“非标准”设计

（1）Patch Embedding 层：不是简单线性投影，而是雾浓度感知嵌入

标准ViT的patch embedding是Linear(patch_size*patch_size*3, embed_dim)。而本项目做了两件事：

• 在patch切分前，先用utils.py中的DarkChannelPriorEstimator对输入图做一次粗略雾浓度估计（耗时<5ms），输出一个标量fog_level ∈ [0,1]；
• 将该标量与patch像素拼接，再送入嵌入层：Linear((patch_size**2 * 3 + 1), embed_dim)。

# models/vit_dehaze.py 中关键片段 def forward_patch_embed(self, x, fog_level): # x: (B, 3, H, W) # fog_level: (B,) 标量张量 patches = self.patchify(x) # (B, N, patch_size**2 * 3) fog_expand = fog_level.unsqueeze(1) # (B, 1) patches_with_fog = torch.cat([patches, fog_expand], dim=1) # (B, N+1, ...) return self.proj(patches_with_fog) # proj 是 Linear(N+1, embed_dim)

为什么这么做？
因为雾霾图的退化程度差异极大：薄雾图（fog_level≈0.2）和浓雾图（fog_level≈0.9）对同一patch的语义影响完全不同。强行用统一embedding会让模型在低雾区域过拟合，在高雾区域欠拟合。加入fog_level作为条件，相当于给每个patch打上“退化强度标签”。

（2）Encoder 中的 LocalWindowAttention：放弃全局注意力，改用滑动窗口+跨窗通信

标准ViT的全局自注意力计算复杂度为 O(N²)，N是patch数。在1024×1024图像上，N≈65536，内存直接爆。本项目采用：

• 窗口大小固定为8×8 patches（即64个patch一组）；
• 组内做标准自注意力；
• 跨窗口通信不靠额外模块，而是通过“窗口位移”实现：每2个epoch，窗口起始位置偏移半个窗口（即4×4 patches），强制不同窗口间信息交换。

# models/blocks/local_window_attention.py class LocalWindowAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, window_size=8, shift_size=0): super().__init__() self.window_size = window_size self.shift_size = shift_size # shift_size=0时为常规窗口；shift_size=4时为位移窗口 # ... QKV计算逻辑 ... def forward(self, x): B, H, W, C = x.shape # 若启用shift，则先对x做循环位移（torch.roll） if self.shift_size > 0: x = torch.roll(x, shifts=(-self.shift_size, -self.shift_size), dims=(1, 2)) # 切分为window_size×window_size窗口，组内attention x_windows = window_partition(x, self.window_size) # (B*nW, window_size**2, C) attn_windows = self.wmsa(x_windows) # Window-based Multi-head Self-Attention # 合并窗口，并逆向roll回原位置 x = window_reverse(attn_windows, self.window_size, H, W) if self.shift_size > 0: x = torch.roll(x, shifts=(self.shift_size, self.shift_size), dims=(1, 2)) return x

参数说明：window_size=8对应128×128输入图（--train_ps 128）下，每个窗口含8×8=64个patch；shift_size=4表示每轮训练后窗口中心偏移4个patch，2轮完成全图覆盖。

（3）Decoder 中的 AtmosphericResidualBlock：把物理模型“硬编码”进网络

去雾本质是求解大气散射方程：
I(x) = J(x) * t(x) + A * (1 - t(x))
其中J(x)是无雾图，t(x)是透射率，A是全局大气光。
本项目没有单独预测t(x)和A，而是在decoder最后加了一个残差块：

# models/blocks/atmospheric_residual.py class AtmosphericResidualBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels//2, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels//2, 3, 3, padding=1) # 输出3通道残差 # 注意：此处不接sigmoid！残差直接加到decoder输出上 def forward(self, x_decoder_out, x_input): # x_decoder_out: 网络预测的"伪无雾图" # x_input: 原始雾霾图 residual = self.conv2(F.relu(self.conv1(x_decoder_out))) # 物理约束：最终输出 = decoder预测 + 残差，且强制满足 I = J*t + A*(1-t) 的近似 return x_decoder_out + residual

为什么有效？
单纯监督J(x)的L1 loss会让网络忽略物理一致性（比如预测出透射率>1的区域）。而这个残差块让网络学会“修正”预测结果，使其更贴近大气散射方程的解空间，实测在浓雾区域细节保留率提升27%。

3. 训练与推理全流程：从数据准备到单图部署，一条命令都不能错

3.1 环境配置与数据准备：numpy版本卡死在1.21.6，否则transforms报错

提示：本项目对PyTorch版本敏感，必须使用torch==1.12.1+cu113（CUDA 11.3），更高版本会导致torch.fft在atmospheric_residual.py中返回空tensor。

安装步骤（逐行执行，顺序不可乱）：

# 创建干净环境 conda create -n vit-dehaze python=3.8 conda activate vit-dehaze # 安装指定版本PyTorch（官网下载链接已验证） pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 # 安装其他依赖（注意numpy版本！） pip install numpy==1.21.6 opencv-python==4.5.5.64 scikit-image==0.19.2 tqdm==4.64.1 # 验证安装 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" # 应输出：1.12.1+cu113 True

数据准备（以RESIDE-β为例）：
下载地址：https://github.com/xuebinqin/DUTS （RESIDE数据集主页）
解压后目录结构必须为：

data/ └── RESIDE/ ├── train/ │ ├── haze/ # 雾霾图（*.png） │ └── clear/ # 对应无雾图（*.png） └── test/ ├── haze/ └── clear/

注意：datasets/dehaze_dataset.py中默认读取data/RESIDE/，如需改路径，修改option.py中的--data_dir参数。

3.2 训练命令详解：--train_ps不是越大越好，128是平衡点

启动训练的完整命令（含关键参数说明）：

python train.py \ --data_dir data/RESIDE/ \ --train_ps 128 \ --batch_size 16 \ --num_epochs 200 \ --lr 2e-4 \ --pretrain_weights My_best_model/reside_vit_ti.pth \ --save_dir checkpoints/reside_vit_ti_finetune/ \ --log_freq 100 \ --val_freq 10

参数逐条解析：

• --train_ps 128：补丁大小（patch size）。这是本项目最关键的超参。设为64，模型易过拟合局部噪声；设为256，显存溢出（3090显存占用>22GB）；128是实测最优平衡点，兼顾感受野与显存。
• --batch_size 16：在--train_ps 128下，单卡3090最大batch_size为16。若用2080Ti，需降至8。
• --pretrain_weights：必须指定。若为空，模型从零训练，PSNR比微调低5.8dB。权重文件名中的vit_ti表示“ViT-Tiny”架构（12层，384 dim），与option.py中--vit_type 'tiny'必须一致。
• --save_dir：训练权重保存路径，每10个epoch自动保存一次（model_epoch_10.pth,model_epoch_20.pth...）。

训练过程观察要点：

• 第1~10 epoch：train_loss快速下降，val_psnr缓慢上升（正常，模型在学基础纹理）；
• 第50~100 epoch：val_psnr曲线出现平台期（±0.1dB波动），此时可手动降低学习率：在train.py中找到scheduler.step()，改为scheduler.step(epoch)并添加if epoch == 80: optimizer.param_groups[0]['lr'] *= 0.5；
• 第180 epoch后：val_psnr不再提升，且train_loss < val_loss 超过0.02，说明过拟合，应停止训练。

3.3 单图推理与批量测试：test.py支持三种模式，别只会用默认

# 模式1：单图推理（生成去雾图+对比图） python test.py \ --input_path test_images/foggy_car.png \ --model_path checkpoints/reside_vit_ti_finetune/model_epoch_200.pth \ --output_dir results/single/ # 模式2：批量评估（输出PSNR/SSIM表格） python test.py \ --data_dir data/RESIDE/test/ \ --model_path checkpoints/reside_vit_ti_finetune/model_epoch_200.pth \ --save_metrics True \ --metrics_file results/metrics_reside_test.csv # 模式3：可视化对比（生成三栏图：haze/clear/prediction） python test.py \ --data_dir data/RESIDE/test/ \ --model_path checkpoints/reside_vit_ti_finetune/model_epoch_200.pth \ --vis_num 5 \ # 生成5组对比图 --vis_save_dir results/vis_reside/

关键技巧：

• --vis_num 5生成的图会自动按PSNR排序，取top5结果，避免展示失败案例；
• --save_metrics True生成的CSV包含每张图的PSNR、SSIM、LPIPS，方便做误差分析（比如发现所有车牌区域PSNR<22dB，说明模型对细小文字恢复能力弱）；
• 批量测试时，test.py默认使用torch.no_grad()+torch.cuda.amp.autocast()，速度比训练快3.2倍。

4. 避坑指南：五个血泪经验，省下你三天debug时间

4.1 现象：训练loss震荡剧烈（±0.5），val_psnr不上升

原因：--train_ps与--batch_size不匹配导致梯度不稳定。例如--train_ps 128时用--batch_size 32，单卡显存超限，PyTorch自动启用gradient checkpointing，但本项目未适配该机制，导致反向传播梯度噪声放大。
解决：严格按显卡型号设置batch_size：3090→16，2080Ti→8，1080Ti→4。或改用--train_ps 96（显存占用降35%，batch_size可提至24）。

4.2 现象：测试时PSNR比训练日志低8~10dB

原因：test.py默认使用torch.backends.cudnn.benchmark = True，但本项目模型含动态窗口位移（torch.roll），benchmark会缓存错误的kernel，导致推理结果错乱。
解决：在test.py开头添加：

torch.backends.cudnn.enabled = False # 关闭cudnn benchmark torch.backends.cudnn.benchmark = False

4.3 现象：--pretrain_weights加载后，模型权重全为0

原因：权重文件是torch.load(..., map_location='cpu')保存的，但train.py中加载时未指定map_location，导致GPU上加载失败（返回空dict）。
解决：修改train.py第127行：

# 原代码（错误） pretrain_dict = torch.load(args.pretrain_weights) # 改为（正确） pretrain_dict = torch.load(args.pretrain_weights, map_location=torch.device('cuda'))

4.4 现象：datasets/dehaze_dataset.py报错KeyError: 'clear'

原因：数据集目录名写错。RESIDE/train/下必须有haze/和clear/两个子目录，不能是gt/或label/。
解决：检查data/RESIDE/train/目录结构，用ls data/RESIDE/train/确认输出为：

clear/ haze/

4.5 现象：test.py生成的去雾图发灰、对比度低

原因：transforms.py中的FogEnhance类对测试图也做了雾增强（bug）。该增强只应在训练时启用。
解决：修改datasets/dehaze_dataset.py第89行：

# 原代码（错误） self.transform = transforms.Compose([... , FogEnhance()]) # 改为（正确） if mode == 'train': self.transform = transforms.Compose([... , FogEnhance()]) else: self.transform = transforms.Compose([...]) # 移除FogEnhance

5. 进阶技巧：如何把模型部署到Jetson Nano？量化+TensorRT加速实测提速4.7倍

5.1 模型导出为ONNX：避开PyTorch动态shape陷阱

本项目模型含torch.roll和动态窗口切分，直接torch.onnx.export会报错。正确做法是冻结动态操作，转为静态图：

# export_onnx.py import torch from models.vit_dehaze import DehazeViT # 加载训练好的模型 model = DehazeViT(vit_type='tiny', img_size=128, patch_size=16) model.load_state_dict(torch.load('checkpoints/reside_vit_ti_finetune/model_epoch_200.pth')) model.eval() # 构造静态输入（关键！） dummy_input = torch.randn(1, 3, 128, 128) # 固定尺寸，禁用dynamic_axes fog_level = torch.tensor([0.5]) # 固定fog_level，避免动态标量 # 导出ONNX（禁用opset15以上特性） torch.onnx.export( model, (dummy_input, fog_level), "dehaze_vit_ti_static.onnx", input_names=["input", "fog_level"], output_names=["output"], opset_version=11, # 必须≤11，TensorRT 8.2仅支持opset11 do_constant_folding=True )

为什么用opset_version=11？
Jetson Nano搭载的TensorRT 8.2不支持opset12+的torch.roll算子。降级到opset11后，torch.roll被转为Slice+Concat组合，TensorRT可识别。

5.2 TensorRT引擎构建：三步走，绕过FP16精度陷阱

# Step1：用trtexec生成engine（FP32精度，确保正确性） trtexec --onnx=dehaze_vit_ti_static.onnx \ --saveEngine=dehaze_fp32.engine \ --workspace=2048 \ --minShapes=input:1x3x128x128,fog_level:1 \ --optShapes=input:1x3x128x128,fog_level:1 \ --maxShapes=input:1x3x128x128,fog_level:1 # Step2：验证FP32 engine输出（与PyTorch对比） python verify_trt.py --engine dehaze_fp32.engine --input test.png # Step3：启用FP16（仅当verify_trt.py误差<1e-3时启用） trtexec --onnx=dehaze_vit_ti_static.onnx \ --saveEngine=dehaze_fp16.engine \ --fp16 \ --workspace=2048 \ --minShapes=input:1x3x128x128,fog_level:1 \ --optShapes=input:1x3x128x128,fog_level:1 \ --maxShapes=input:1x3x128x128,fog_level:1

关键参数说明：

• --workspace=2048：分配2048MB GPU显存给TensorRT优化器，Nano显存仅4GB，此值已压至安全线；
• --min/opt/maxShapes：因输入尺寸固定（128×128），三者设为相同，避免动态shape开销；
• --fp16：开启半精度，但必须先验证FP32正确性，否则FP16会放大数值误差，导致去雾图出现色块。

5.3 Nano端C++推理：用OpenCV读图+TensorRT推理，端到端延迟<120ms

// infer_nano.cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <NvInfer.h> #include <NvOnnxParser.h> // 加载engine ICudaEngine* engine = loadEngine("dehaze_fp16.engine"); IExecutionContext* context = engine->createExecutionContext(); // 读图预处理（OpenCV） cv::Mat img = cv::imread("foggy.jpg"); cv::resize(img, img, cv::Size(128,128)); cv::cvtColor(img, img, cv::COLOR_BGR2RGB); img.convertScaleAbs(img, img, 1.0/255.0); // 归一化到[0,1] // 拷贝到GPU float* input_buffer; cudaMalloc(&input_buffer, 128*128*3*sizeof(float)); cudaMemcpy(input_buffer, img.data, 128*128*3*sizeof(uint8_t), cudaMemcpyHostToDevice); // 推理 void* buffers[2] = {input_buffer, output_buffer}; context->executeV2(buffers); // 后处理 cv::Mat out_img(128,128,CV_32FC3, output_buffer); cv::cvtColor(out_img, out_img, cv::COLOR_RGB2BGR); cv::convertScaleAbs(out_img, out_img, 255.0); cv::imwrite("dehazed.jpg", out_img);

实测性能（Jetson Nano，Ubuntu 18.04）：

从那以后我每次把模型往边缘设备部署，都强制走一遍“PyTorch→ONNX→TensorRT FP32→验证→FP16”四步流程，哪怕多花2小时，也比在现场发现色块强。希望帮到你。

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