EnGAN

Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement

EnGAN[11]考虑了非配对监督学习。ZeroDCE[7]和RUAS[14]引入了无监督学习。我们的方法（只包含三个大小为3×3的卷积）也属于无监督学习。
Adagrad·2022-12-27 19:39

Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement(实现快速、灵活和稳健的弱光图像增强)CVPR2022

EnGAN考虑了非配对监督学习。ZeroDCE和RUAS引入了无监督学习。我们的方法（只包含三个卷积，大小为3×3）也属于无监督学习。如放大区域所示，这些比较的方法出现不正确的曝光、颜色失真
Y蓝田大海·2022-12-27 19:37

基于细节增强的MR序列转换方法

该方法基于条件生成对抗网络构建了残差模板合成模块ResGAN和细节增强合成模块EnGAN，设计了一种端到端的网络结构。
米朵儿技术屋·2022-08-25 12:27
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