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简介

简介：记录如何使用EnlightenGAN来做低照度图像增强。该论文主要是提供了一个高效无监督的生成对抗网络，通过全球局部歧视器结构，一种自我调节的感知损失融合，以及注意机制来得到无需匹配的图像增强效果。

论文题目：EnlightenGAN: Deep Light Enhancement Without Paired Supervision

期刊：IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING

摘要：基于深度学习的方法在图像恢复和增强方面取得了巨大的成功，但是当缺乏配对培训数据时，它们是否仍然具有竞争力？ 如一个这样的例子，本文探讨了低光图像增强问题，在实践中，同时拍摄相同视觉场景的低光和正常光线是极具挑战性的。 我们提出了一个被称为Enlightengan的高效无监督的生成对抗网