雾霾和烟雾是影响图像质量以及图像分析的最常见环境因素之一。本文提出了一种端到端的生成方法用于图像去霾。该方法基于设计一个全卷积神经网络，以识别输入图像中的雾霾结构并恢复清晰无霾的图像。所提出的 方法具有不可知性（agnostic），即它不依赖大气散射模型进行探索。令人惊讶的是，即使在使用大气散射模型合成的SOTS户外图像上，该方法仍表现出优于所有现有最先进的图像去霾技术的性能。项目详情和代码可在此处获取：https://github.com/Seanforfun/GMAN_Net_Haze_Removal