研究目的
设计一个深度细化网络,通过对称路径和混合噪声损失来增强自然低光图像的对比度并抑制噪声。
研究成果
所提出的LL-RefineNet通过利用对称路径和混合噪声损失有效增强了低光照图像,在质量和速度上均优于现有方法。未来工作将聚焦于改进网络架构和损失函数,以提升鲁棒性并应用于目标检测等任务。
研究不足
该网络在合成数据上进行训练,可能无法完全捕捉所有现实中的低光照条件;对多样化真实图像的泛化能力可能有限。该方法依赖GPU加速,在某些环境中可能无法实现。
研究目的
设计一个深度细化网络,通过对称路径和混合噪声损失来增强自然低光图像的对比度并抑制噪声。
研究成果
所提出的LL-RefineNet通过利用对称路径和混合噪声损失有效增强了低光照图像,在质量和速度上均优于现有方法。未来工作将聚焦于改进网络架构和损失函数,以提升鲁棒性并应用于目标检测等任务。
研究不足
该网络在合成数据上进行训练,可能无法完全捕捉所有现实中的低光照条件;对多样化真实图像的泛化能力可能有限。该方法依赖GPU加速,在某些环境中可能无法实现。
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