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，