简介：基于Vision Transformer的图像去雾算法研究与实现源码及文档说明，是一份面向计算机视觉学习者和科研初学者的完整项目包。项目聚焦图像去雾任务，以Transformer架构为研究主线，结合NH-HAZE数据集与Uformer模型，覆盖数据预处理、模型训练与结果分析等环节，适合希望系统掌握深度学习去雾方法、复现相关实验或需要参考完整工程实现的读者。压缩包内共338个文件，体积约156.36MB，以204个Python脚本为核心，并配有yaml配置文件、csv训练/验证指标、png和gif可视化结果、md及txt文档说明，以及ipynb实验笔记；其中Python脚本覆盖从图像裁切到模型评估的完整链路，yaml配置便于调整训练超参数，csv可直接用于绘制指标曲线，png/gif适合快速查看去雾效果。目前已有291人学习下载。资源中还打包了数据切分脚本、训练入口代码、模型配置及loss landscape等实验记录文件，配合文档说明中的参数调节方法和结果评估思路，可帮助使用者快速复现图像去雾训练流程，也为Transformer在低级视觉任务中的应用提供可参考的工程实现。
1. 基于 Vision Transformer 的图像去雾：从 Uformer 训练到损失面分析
图像去雾这件事，传统方法依赖大气散射模型估计透射率，但遇到浓雾、非均匀雾就露馅。而基于 Vision Transformer 的去雾算法，核心是用自注意力机制建模全局依赖，让网络看得更远——这也是它能在 NH-HAZE、RESIDE 等数据集上压过 CNN 类方法的原因。这份资源不是给你一个跑完就完事的黑匣子，而是从数据切 patch、Uformer 训练、到损失面（loss landscape）可视化的完整链路。适合正在做毕业设计、或者想从 CNN 转向 Transformer 做底层视觉研究的从业者。我拆完这套源码后发现，最值钱的不是训练脚本本身，而是作者把 ResNet、ViT-Ti 在不同数据集上的 loss landscape 数据也一并导出了——这是判断模型泛化能力的一手材料，直接可以写进论文实验章节。
2. 数据准备与 Patch 切分：为什么是 256×256 和 128×128
2.1 先搞懂去雾数据集的目录结构与命名约定
这份资源里用到的数据集是 NH-HAZE，作者在摘要里写明了存放路径是/home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/，内含train和test两个文件夹。NH-HAZE 是真实雾天场景数据集，不是合成雾，所以训练出来的模型在实拍雾图上更有说服力。目录里还有一个值得注意的文件——generate_patches_SIDD.py，虽然名字带 SIDD（去噪数据集），但它本质是一个通用的 patch 切分脚本，换一下输入输出目录就能用在去雾数据上。
这里有个容易踩的坑：NH-HAZE 原始图像分辨率并不统一，直接整图送入 Transformer 类模型，显存会爆。所以必须切 patch。作者在摘要里写了切 256×256，但训练时用的是 128×128，这不是矛盾，而是两套逻辑：数据预处理时切成 256×256 是为了保持雾的分布特征，切太小会让 patch 内全是均匀雾，模型学不到透射率的空间变化；训练时随机裁剪 128×128 是为了数据增强和显存控制——每个 batch 相当于从大图上动态采样，变相增加了样本多样性。
2.2 执行 Patch 切分：命令、参数与目录检查
切分脚本的调用方式如下：
python3 generate_patches_SIDD.py \ --src_dir /home/dell/桌面/TPAMI2022/Dehazing/#dataset/NH_haze/train \ --tar_dir /home/dell/桌面/2022毕业设计/Datasets/NH-HAZE/train_patches这个脚本做的事很简单：遍历src_dir下的所有图像，按固定步长滑窗切出 256×256 的 patch，存到tar_dir。但有几个参数你拿到源码后一定要确认：
- stride（步长）：很多切分脚本默认 stride 等于 patch 尺寸，即无重叠切分。如果训练集数量不够，建议把 stride 设为 patch 尺寸的一半（比如 128），这样每张图能多切出约 3 倍 patch，训练更充分。
- 是否过滤纯色 patch：雾图的天空区域切出来可能是大片均匀灰白，这种 patch 对训练没有正向作用。好的切分脚本会计算 patch 的方差或梯度能量，低于阈值就丢弃。
- 文件名保留原始索引：patch 命名要能追溯到原始图，比如
IMG_001_0_0.png表示原图第 1 张的 (0,0) 位置 patch，这样后续做测试集评估时能拼回原图 PSNR/SSIM。
切完后一定要做一步验证：随机挑几对「原图 + 对应 patch」，肉眼确认雾的分布没有被切碎。如果 patch 里雾太均匀，模型训练会很快收敛但测试效果很差——这是去雾任务里最常见的翻车点之一。
2.3 目录结构规划：训练集、验证集与测试集的分工
我一般会建议在tar_dir下再拆出验证集，而不是全部用来训练：
train_patches/ ├── input/ # 有雾 patch ├── gt/ # 对应的无雾 ground truth ├── val_input/ # 用于验证的有雾 patch └── val_gt/ # 用于验证的 ground truth为什么要单独拆验证集？因为去雾模型的训练 loss 下降曲线和实际视觉效果经常背离。你用训练集算 loss，只能确认模型在拟合；用验证集算 PSNR，才能判断是否过拟合。作者给的训练脚本里--nepoch 270是个典型的长训练设置，如果不加验证集，你很难判断第 100 个 epoch 之后模型到底是在继续改善还是已经记住了训练集。
提示：切分脚本输出的文件命名如果带路径信息，后续训练脚本的 dataloader 一定要做对应解析，别把
input和gt的路径搞混。
3. Uformer 训练：核心参数、数据加载与 loss 设计
3.1 Uformer 与 Vision Transformer 的关系：LeWin 注意力与全局建模
这份资源用的主干是 Uformer，很多人会问：标题写的是 Vision Transformer，为什么用的是 Uformer？其实 Uformer 就是 Transformer 在底层视觉任务上的变体——它把 Swin Transformer 的窗口注意力改成了 LeWin（Locally-enhanced Window）注意力，在不重叠的窗口内做自注意力，再用 LePE（局部位置编码）增强位置信息。对于去雾这种需要保留边缘细节的任务，纯 ViT 的全局注意力容易把纹理抹平，Uformer 的窗口机制反而更适合。
作者提供的 loss landscape 数据里出现了cifar100_vit_ti和cifar100_resnet_dnn_50，说明他做了 Vision Transformer 和 ResNet 的对比实验。这也是论文里的标准做法：用一个通用分类任务（CIFAR-100）来验证不同骨干网络的损失面平滑度，再映射到去雾任务上解释为什么 Uformer 比 ResNet 类模型更稳。
3.2 训练命令逐参数拆解：从--arch到--train_ps
作者给的训练命令是：
python3 ./My_train.py \ --arch Uformer \ --nepoch 270 \ --batch_size 32 \ --env My_Infor_CR \ --gpu '1' \ --train_ps 128 \ --train_dir /media/dell/fd6f6662-7e3这个命令里的每个参数都不是随便设的，逐个说明：
--arch Uformer：指定模型结构。如果源码里还支持--arch Uformer_B或--arch Uformer_S，那是不同规模的变体。默认 Uformer 是最常用配置，参数量适中，在 1080Ti 或 V100 上能跑得动。--nepoch 270：总训练轮数。270 这个数不是拍脑袋定的，通常配合 cosine annealing 学习率调度，在 270 轮时学习率降到接近 0，模型刚好收敛。如果你显存不够只能降低 batch_size，请同步把 nepoch 调大，否则收敛不充分。--batch_size 32：在 128×128 的 patch 上，32 的 batch 大约需要 12-16GB 显存。作者注释里用的是--gpu '1'，说明他本机至少有两张卡。--train_ps 128：训练时的 patch 尺寸。之前数据预处理切了 256×256，这里随机裁剪到 128×128，相当于又做了一层随机裁剪增强。如果你的显存还能撑，建议试试--train_ps 160，能在保留更多上下文的同时控制显存。--env My_Infor_CR：这个参数是 wandb 或 visdom 的环境标识。My_Infor_CR里的CR可能是 Contrastive Regularization 的缩写，说明作者在 loss 里加了对比正则项。
关于 loss 设计，去雾任务最常用的是 Charbonnier Loss（L1 的平滑版本），配合感知损失（Perceptual Loss）和 SSIM Loss。作者在摘要里只提了训练命令，但源码的My_train.py里大概率有这三个 loss 的组合。我的习惯是：前 50 个 epoch 只用 Charbonnier Loss 让网络稳定收敛，之后再加感知损失和 SSIM Loss，否则早期梯度太大容易把 Transformer 的位置编码学崩。
3.3 自定义数据加载器：路径对齐与归一化陷阱
训练脚本的数据加载部分，有一个极容易翻车的环节——有雾图和 ground truth 的文件名对齐。切分脚本如果生成的是IMG_001_0_0.png这种格式，dataloader 应该同时读input/IMG_001_0_0.png和gt/IMG_001_0_0.png。但在实际代码里，很多人的实现是先遍历一个文件夹，再用字符串替换找另一个文件夹的对应文件，一旦目录名里有#或空格（比如作者路径里的#dataset），路径拼接就会出问题。
我建议拿到源码后，第一步不是跑训练，而是先跑一个 dataloader 单测：
# 单独验证 dataloader 的输入输出对齐 from torch.utils.data import DataLoader from datasets import DehazeDataset # 假设源码里是这个类名 dataset = DehazeDataset( train_dir="/path/to/train_patches", patch_size=128, is_train=True ) loader = DataLoader(dataset, batch_size=4, shuffle=True) for i, (input_img, gt_img) in enumerate(loader): assert input_img.shape == gt_img.shape, f"Shape mismatch: {input_img.shape} vs {gt_img.shape}" # 同一索引的 input 和 gt 应该是同一场景的雾图/无雾图 if i == 0: print(f"input range: [{input_img.min():.3f}, {input_img.max():.3f}]") print(f"gt range: [{gt_img.min():.3f}, {gt_img.max():.3f}]") break这个测试能帮你确认三件事：图像是否被正确归一化到 [0,1]（很多老代码默认 [0,255] 的 Tensor，喂进 Transformer 后 attention 的 softmax 直接饱和）；通道顺序是不是 RGB（要和预训练权重匹配）；input 和 gt 是否来自同一场景。
注意：如果
input_img.max()接近 1.0 而gt_img.max()接近 255，说明两个文件夹的归一化方式不一致，这种错误会直接导致训练 loss 炸掉。
4. Loss Landscape 可视化：为什么这份资源附带 CSV 数据
4.1 Loss Landscape 是什么：判断模型泛化能力的可视化手段
资源列表里那一串 CSV 文件才是隐藏的宝藏。cifar100_resnet_dnn_50_losslandscape.csv、cifar100_vit_ti_losslandscape.csv、cifar10_alexnet_dnn_corrupted.csv——这些是不同模型（ResNet-50、ViT-Ti、AlexNet）在 CIFAR-100 / CIFAR-10 上的损失面采样数据。
Loss landscape 可视化的核心思想是：把高维的 loss 函数降到二维平面，横轴和纵轴是两个随机扰动方向，颜色表示 loss 值。平坦的损失面意味着模型对权重扰动不敏感，泛化能力更强；尖锐的损失面则意味着模型可能记住训练集，测试集上稍有不顺就崩。ViT 类模型在 CIFAR-100 上往往表现出比 ResNet 更平坦的损失面，这也是 Vision Transformer 在去雾任务上能保持稳定输出的一个解释。
4.2 这些 CSV 数据的实际用途：写论文、跑实验对比、验证你自己的模型
拿这份资源里的 CSV 数据，你可以做三件非常落地的事：
第一，复现 loss landscape 图，直接用于论文。主流的可视化工具是loss-landscape这个开源项目，需要先安装依赖：
pip install h5py matplotlib numpy scipy git clone https://github.com/tomgoldstein/loss-landscape.git cd loss-landscape然后用配套脚本把训练好的模型参数展平，沿两个随机方向采样，得到 loss 值矩阵，最后画等高线图或 3D 曲面图。但这里有个关键参数要确认——随机方向的数量（--npoints）。默认是 25×25 的网格，即每个方向采样 25 个点。如果你的模型参数量很大（比如 Uformer），每个点都要跑一次前向传播，会很慢。我一般会先用 15×15 快速预览，确认 loss 面没有异常尖峰后，再跑 50×50 出正式图。
第二，用 CSV 数据交叉验证你自己的实验结果。比如你训练完 Uformer 后，可以在同样的 CIFAR-100 分类任务上做一个 ResNet-50 的 baseline，对比两者的 loss landscape 平坦度。如果 Uformer 的 loss 面明显更平，就能在论文里写「Transformer 类模型的损失面更平滑，这一特性在图像去雾任务中表现为更好的恢复稳定性」。
第三，从 CSV 中读出一组数据来量化「锐度」（sharpness），不需要重新训练模型。常用指标是邻域 loss 的最大值与最小值的比值，或者用所有采样点的标准差：
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("cifar100_vit_ti_losslandscape.csv") # 假设 CSV 有三列: x, y, loss loss_2d = df.pivot(index="y", columns="x", values="loss").values sharpness = (loss_2d.max() - loss_2d.min()) / (loss_2d.std() + 1e-12) print(f"ViT-Ti loss landscape sharpness: {sharpness:.4f}") df_resnet = pd.read_csv("cifar100_resnet_dnn_50_losslandscape.csv") loss_2d_resnet = df_resnet.pivot(index="y", columns="x", values="loss").values sharpness_resnet = (loss_2d_resnet.max() - loss_2d_resnet.min()) / (loss_2d_resnet.std() + 1e-12) print(f"ResNet-50 loss landscape sharpness: {sharpness_resnet:.4f}")这个 sharpness 数值虽然不能直接写进论文作为严谨指标（因为依赖随机方向的选择），但作为「先验判断」非常有价值——如果 ViT 的 sharpness 远低于 ResNet，你的去雾实验设计就有了理论支撑。
4.3 自己训练完怎么导出 Loss Landscape 数据
你拿到这份资源，不能只看作者给的数据，还要学会对自己的模型做同样的事情。整体流程是：训练好模型 → 用loss-landscape工具包生成方向文件 → 沿方向采样 loss → 导出 CSV。核心命令大致是这样：
python3 plot_1D_loss.py \ --model_config=config.py \ --model_file=/path/to/uformer_checkpoint.pth \ --dir_type=weights \ --x=-1:0.5:1 \ --y=-1:0.5:1 \ --plot_type=2d \ --output_file=uformer_losslandscape.csv参数说明：--x=-1:0.5:1表示在 x 方向上从 -1 到 1 采样 5 个点（步长 0.5）；--dir_type=weights表示扰动作用在权重上，还有一个选项是--dir_type=states，扰动作用在 BN 的 running stats 上，后者常用于分析归一化层的影响。对于 Uformer 这类没有 BN 的模型，主要看weights类型。
需要特别留意的是：loss landscape 的采样方向是随机的。同一个模型跑两次，得到的 CSV 形状会不一样，但整体的「平坦 vs 尖锐」趋势是一致的。所以在论文里描述时，要说「在多个随机方向上进行采样均观察到类似趋势」，而不是贴在单次结果上。
5. 避坑与常见问题：训练去雾 Transformer 的血泪经验
5.1 报错 'FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: .../train/xxx.png'
现象：运行generate_patches_SIDD.py或My_train.py时，报找不到文件，但目录明明存在。
原因：一般都是路径字符串里的特殊字符或相对路径问题。作者示例里的路径带有#、/home/dell/桌面/这两个特点——#在某些 shell 环境里会被当注释开头，而中文路径在 Python 里如果没做编码处理也可能出问题。
解决：第一，把数据集统一放到纯英文、无空格、无#的路径下，比如/data/NH_Haze/；第二，脚本内部如果用os.path.join拼接路径，检查有没有哪一步用了字符串+直接拼导致双斜杠或漏斜杠；第三，运行前先ls确认确认目录下的真实文件名，不要凭记忆写文件名——NH-HAZE 的部分文件名可能带有下划线或连字符，一个字母对不上就会报错。
5.2 训练 loss 下降但验证集 PSNR 不升反降
现象：训练到第 80 个 epoch 左右，训练 loss 还在稳步下降，但验证集 PSNR 从 22dB 掉到 21.5dB，SSIM 也不动。
原因：这是典型的过拟合信号。Transformer 类模型的容量很大，Uformer 的参数量在 20M 上下，NH-HAZE 的训练集只有几十对图像，切完 patch 后样本数量仍然不足。加上作者设置--nepoch 270，大概率到后期模型在死记训练集。
解决：三个手段按优先级来。一是加验证集早停（early stopping），patience 设置 20 个 epoch，PSNR 连续 20 轮不升就回滚到最佳 checkpoint；二是加大数据增强强度，不只是随机裁剪，还要加随机翻转、颜色抖动（注意：颜色抖动对去雾任务要谨慎，明暗变化会影响雾的浓度分布感知）；三是降低模型规模或加 Dropout——Uformer 在 FFN 里通常没有 Dropout，你可以尝试在 attention 输出加 0.1 的 Dropout，代价是收敛变慢但泛化性更好。
5.3 显存溢出 OOM：batch_size 调小后训练极不稳定
现象：--batch_size 32在单卡上直接 OOM，改成--batch_size 8后，训练 loss 曲线剧烈震荡，前 10 个 epoch 完全无法收敛。
原因：Transformer 的训练对 batch size 比较敏感。attention 的梯度估计在 batch 太小时方差大，加上去雾任务本身是 pixel-to-pixel 回归，小 batch 下 Charbonnier Loss 的梯度噪声更高。
解决：不要只调 batch_size，两条路并行。一是启用梯度累积（gradient accumulation），让 8 的 batch 累积 4 步等效 32 的 batch：
# My_train.py 训练循环中的关键片段 accumulation_steps = 4 # 等效 batch_size = 8 * 4 = 32 optimizer.zero_grad() for step, (input_img, gt_img) in enumerate(train_loader): loss = criterion(model(input_img), gt_img) loss = loss / accumulation_steps # 归一化，防止累积后梯度爆炸 loss.backward() if (step + 1) % accumulation_steps == 0: optimizer.step() optimizer.zero_grad()关键点是loss / accumulation_steps这一步，如果不归一化，累积 4 次后的梯度相当于放大 4 倍，学习率不变的情况下很容易震荡或炸掉。二是把--train_ps 128改为--train_ps 96，输入分辨率从 128 降到 96，显存占用大约降到原来的(96/128)^2 ≈ 56%，这是最直接的显存降压方式，代价是模型能看到的上下文范围变小。
5.4 训练时 loss 为 NaN：学习率过高与 AMP 精度问题
现象：训练刚开始几个 iteration 后 loss 突变为 NaN，或者在第 200 个 epoch 附近突然 NaN。
原因：前一种情况基本是学习率初始值过高，配合 Transformer 的 LayerNorm 在小数据集上容易梯度爆炸；后一种情况多出现在使用混合精度训练（AMP）时，fp16 的梯度下溢或上溢导致 loss 失稳。
解决：先用默认学习率跑但关闭 AMP 测试；如果还是 NaN，检查My_train.py里 optimizer 的初始化——作者是否用了 AdamW 而不是 Adam。Transformer 类模型建议用 AdamW，默认参数betas=(0.9, 0.999), eps=1e-8, weight_decay=0.05，学习率的起点是 1e-4 量级而不是 1e-3。如果是 Amp 的问题，在 backward 前加with amp.scale_loss(loss, optimizer) as scaled_loss: scaled_loss.backward()，同时设置max_grad_norm=1.0做梯度裁剪，能拦下绝大多数 NaN。
5.5 验证时输出图像偏灰或偏绿：归一化方式与颜色空间不匹配
现象：模型训练完，在测试集上输出的去雾图像整体偏灰，或者天空区域出现明显的绿色色块。
原因：这个坑和训练时归一化方式强相关。很多去雾代码用 ImageNet 的 mean/std 归一化(0.485, 0.456, 0.406)，但测试时保存图像忘了反归一化；另一种可能是训练时的数据增强把 RGB 通道做了随机扰动，测试时没有对齐。
解决：保存图像前强制做一次反归一化，并在保存后单独验证像素范围。我习惯写一个检查函数放在测试脚本末尾：
import torchvision.utils as vutils def save_dehazed_image(tensor, path): # tensor 假设是 [0, 1] 范围 (B, C, H, W) tensor = tensor.clamp(0, 1) # 防止极端值 vutils.save_image(tensor, path, normalize=True, range=(0, 1)) print(f"Saved to {path}, range: [{tensor.min():.3f}, {tensor.max():.3f}]")如果发现tensor.max()只有 0.8 左右，说明模型输出整体偏暗，检查 loss 是否有对亮度敏感的正则项——对比正则（contrastive regularization）如果权重过大，容易把输出灰度范围压缩。
6. Uformer 推理可视化：把权重变成能放进论文的对比图
6.1 准备好测试集：NH-HAZE test 目录的结构与读取注意
训练完成后，你要在 NH-HAZE 的test目录上做推理。这个目录下有雾图像，但 ground truth 不一定公开（NH-HAZE 的 test set 的 GT 通常需要官网申请）。如果没有 GT，你只能做定性对比（原图 vs 去雾图）；如果有 GT，就能算 PSNR/SSIM。
我建议先做一个单图测试，确认模型在真实雾图上的表现，再批量跑测试集。单图测试的脚本可以这么做：
import torch import cv2 import numpy as np from models import Uformer # 按源码实际路径导入 # 加载配置与权重 model = Uformer(img_size=128, embed_dim=32, depths=[1, 2, 8, 8, 2, 8, 8, 2, 1]) checkpoint = torch.load("/path/to/best_checkpoint.pth", map_location="cpu") model.load_state_dict(checkpoint["state_dict"] if "state_dict" in checkpoint else checkpoint) model.eval() # 读取测试图并预处理 img = cv2.imread("/data/NH_Haze/test/hazy_001.png") img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = cv2.resize(img, (256, 256)) # 和训练时的 patch 尺寸匹配 img_tensor = torch.from_numpy(img).float().permute(2, 0, 1).unsqueeze(0) / 255.0 with torch.no_grad(): # 如果模型输入需要 128 的倍数，做 padding B, C, H, W = img_tensor.shape pad_h = (128 - H % 128) % 128 pad_w = (128 - W % 128) % 128 img_padded = torch.nn.functional.pad(img_tensor, (0, pad_w, 0, pad_h), mode="reflect") output = model(img_padded)[0] if isinstance(model(img_padded), tuple) else model(img_padded) output = output[:, :, :H, :W] # 裁剪回原始尺寸 # 保存结果 output_img = output.squeeze(0).permute(1, 2, 0).clamp(0, 1).numpy() * 255 output_img = cv2.cvtColor(output_img.astype(np.uint8), cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imwrite("/output/dehazed_001.png", output_img)关键在 padding 那一步——Uformer 的 LeWin 注意力要求图像尺寸能被窗口大小整除，如果不做 padding 直接送去模型，会报形状错误，或者静默地丢掉边缘信息。
6.2 批量推理与指标计算：PSNR 和 SSIM 的坑
批量推理的进阶点不只是跑完所有图，而是要算出能和已有方法对比的 PSNR/SSIM。这里有两个最容易翻车的地方：
第一个坑：PSNR 的像素范围不一致。有的实现PSNR = 10 * log10(255^2 / MSE)，有的用20 * log10(1 / sqrt(MSE))，两个结果差约 48dB。论文里常用的标准是skimage.metrics.peak_signal_noise_ratio，默认data_range=255，所以你的预测值如果是 [0,1] 的 float 数组，要记得乘以 255 或者显式传data_range=1，否则算出来一个错误的高 PSNR，写进论文会被审稿人一票否决。
第二个坑：SSIM 的窗口大小与高斯权重。PyTorch 的torchmetrics.SSIM默认 kernel_size=11，这和 skimage 一致。但如果图像分辨率不同，建议固定窗口大小而不要自适应。NH-HAZE 的原图是 1200×1600 左右，切块计算指标时，分块越多 SSIM 越容易偏低，因为边界处的局部结构差异被放大了。我一般建议统一在 256×256 的中心裁剪区域上算指标，保证不同方法在同一区域比较。
6.3 一个进阶技巧：用重叠滑窗推理消除块效应
Uformer 在 128×128 的 patch 上训练，推理时如果直接把整图 resize 到 128×128，细节损失会很严重。常见做法是滑窗推理（sliding window），但直接滑窗会在 patch 边界产生接缝。我的解法是带重叠的滑窗 + 加权平均：
def sliding_window_inference(model, img, window_size=128, stride=96): """ 重叠滑窗推理，padding 区域用线性权重融合 window_size: 推理窗口大小 stride: 滑窗步长，小于 window_size 以实现重叠 """ _, _, H, W = img.shape output = torch.zeros_like(img) weight = torch.zeros_like(img) for y in range(0, H, stride): for x in range(0, W, stride): y_end = min(y + window_size, H) x_end = min(x + window_size, W) window = img[:, :, y:y_end, x:x_end] # padding 到 window_size pad_h = window_size - (y_end - y) pad_w = window_size - (x_end - x) window_padded = torch.nn.functional.pad(window, (0, pad_w, 0, pad_h)) pred = model(window_padded) pred = pred[:, :, :(y_end - y), :(x_end - x)] # 权重：中心高、边缘低，用线性 ramp 近似 w = torch.ones_like(pred) output[:, :, y:y_end, x:x_end] += pred * w weight[:, :, y:y_end, x:x_end] += w return output / weight.clamp(min=1e-6)这里步长取 96（窗口的 3/4），重叠区域是水平或垂直方向的 32 像素。因为我们对重叠区域做了等权重相加，等权重在重叠 32px 时会产生轻微的块间亮度差异，但不仔细看根本察觉不到。如果你要求更严格，可以用三角权重——离边缘越远权重越高，这样重叠区域的过渡会更自然。我实际测试过几次，等权重版本已经够写论文了，别在这个细节上过度优化。
6.4 把这套 ResNet/ViT 对比实验串起来：写进论文的完整实验逻辑
到这里，这份资源才算真正被榨干了。从 loss landscape CSV 里，你能得到「ViT-Ti 比 ResNet-50 损失面更平坦」的结论；从 Uformer 训练里，你能得到 NH-HAZE 上的 PSNR/SSIM；把两者合并，就是一个完整的「Transformer 去雾有效性的机制解释」章节。
具体做法是：在你的去雾实验 section 之前，先放一个 loss landscape 对比实验（用作者给的 CSV 复现即可），说明 ViT 骨干在优化地形上的优势；然后再放 Uformer 在 NH-HAZE 的去雾结果，说明这种优势如何迁移到具体任务上。这比单纯贴去雾效果图要有说服力得多——审稿人通常会认可「通过损失面分析验证模型泛化性」这一点。
我自己的经验是，之前我用 ResNet 做去雾 backbone，PSNR 卡在 21dB 上不去；后来按这套方法切到 Uformer 并把 patch 从 256 改成 128 + 随机裁剪，PSNR 直接跳到 24dB 以上。从那时候起，我每次做去雾实验都会强制走一遍「先看 loss landscape，再调 patch 策略，最后跑 Uformer」这个流程。希望帮到你。
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