Pytorch实现之浑浊水下图像增强
简介
简介:这也是一篇非常适合GAN小白们上手的架构文章!提出了一种基于GAN的水下图像增强网络。这种网络与其他架构类似,生成器是卷积+激活函数+归一化+残差结构的组成,鉴别器是卷积+激活函数+归一化以及全连接层。损失函数是常用的均方误差、感知损失和对抗损失三部分。
论文题目:Turbidity Underwater Image Enhancement based on Generative Adversarial Network(基于生成对抗网络的浑浊水下图像增强)
会议:International Conference on Image Processing and Media Computing (ICIPMC)
摘要:近年来,随着水下目标检测与识别应用的不断发展,
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