入力の水平方向と垂直方向それぞれに、平均プーリングと最大プーリングを行って、それらを融合して畳み込むSHAモジュールを提案した。SHAモジュールを組み込んだ二段階のネットワーク構造で、最初の段階ではヘイズ除去の粗い結果と1チャネルのDensity Encoding Matrixを推定し、最終的な出力を得るための第二段階で使用している。

RESIDEデータセットとHaze4Kデータセットを使用し、PSNRとSSIMで評価を行い、従来手法を上回る結果。

新たなネットワーク構造を提案し、幅広い実験で優位性を示したため通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/Owen718/ECCV22-Perceiving-and-Modeling-Density-for-Image-Dehazing )が公開されている。