跨域学习

基于跨域流形共识的解耦式图像去雾

Disentanglement-wise Image Dehazing through Cross-Domain Manifold Consensus

提出跨域不变流形（CIM）对齐多域特征，并用共识密度驱动的对比学习优化，可复用于其他跨域底层视觉任务（如去雨、去噪）以消除域偏差；物理引导的HSV分解网络为颜色保真提供了解耦思路。