我想实现具有视频去雾能力的this库，我只有CPU，但我期望没有GPU的结果会很好，因为DCP的视频输出，或任何其他去雾算法工作良好。
所以我开发了这个代码：

import cv2
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import math

class dehaze_net(nn.Module):

    def __init__(self):
        super(dehaze_net, self).__init__()

        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
    
        self.e_conv1 = nn.Conv2d(3,3,1,1,0,bias=True) 
        self.e_conv2 = nn.Conv2d(3,3,3,1,1,bias=True) 
        self.e_conv3 = nn.Conv2d(6,3,5,1,2,bias=True) 
        self.e_conv4 = nn.Conv2d(6,3,7,1,3,bias=True) 
        self.e_conv5 = nn.Conv2d(12,3,3,1,1,bias=True) 
        
    def forward(self, x):
        source = []
        source.append(x)

        x1 = self.relu(self.e_conv1(x))
        x2 = self.relu(self.e_conv2(x1))

        concat1 = torch.cat((x1,x2), 1)
        x3 = self.relu(self.e_conv3(concat1))

        concat2 = torch.cat((x2, x3), 1)
        x4 = self.relu(self.e_conv4(concat2))

        concat3 = torch.cat((x1,x2,x3,x4),1)
        x5 = self.relu(self.e_conv5(concat3))

        clean_image = self.relu((x5 * x) - x5 + 1) 
        
        return clean_image

model = dehaze_net()

model.load_state_dict(torch.load('snapshots/dehazer.pth',map_location=torch.device('cpu')))

device = torch.device('cpu')
model.to(device)

cap = cv2.VideoCapture(0)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        frame = torch.from_numpy(frame.transpose((2, 0, 1))).float().unsqueeze(0) / 255.0
        frame = frame.to(device)

        with torch.no_grad():
            dehazed_frame = model(frame).squeeze().cpu().numpy()

        dehazed_frame = (dehazed_frame * 255).clip(0, 255).transpose((1, 2, 0)).astype(np.uint8)
        dehazed_frame = cv2.cvtColor(dehazed_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)

        cv2.imshow('Dehazed Frame', dehazed_frame)

        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

这是一个单文件代码，只需从原始源（* MayankSingal/PyTorch-Image-Dehazing *）下载snapshots/dehazer.pth。
我下载并执行了代码。
暂时让我在镜头前展示一张纸，

问题：

问题是
1.显示视频的窗口冻结，直到它获得新的帧，即：帧1---〉冻结---〉帧2 ...，下面是一些示例：

1秒钟内窗口显示良好

窗口5秒内无响应/挂起/冻结...
1.显示视频的窗口显示具有长延迟的帧，即一帧大约需要5秒
我期待流畅的实时输出（即使每秒帧数是1或2也没问题），但我不同意"无响应"窗口，我觉得我/作者放置的代码有一些缺陷/问题/漏洞。如果我使用任何其他代码，如DCP，就没有问题。那么是什么部分导致无响应，如何解决？