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UWGAN UIE：UWGAN源代码，世界版本。

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简介：
该存储库提供了开发方法的源代码。这段代码来源于并修改的网络结构UWGAN，旨在生成逼真的水下图像。UWGAN采用彩色图像及其深度图作为输入，并通过生成对抗性训练学习参数，从而构建基于水下光学成像模型的合成水下真实图像。 您可以参考相关资源以获取更详细的信息。 此外，通过UWGAN合成的水下样式图像也展示了其效果。 (a) 代表空中采集的原始样本图像，而 (b) 到 (d) 则分别呈现了不同水质下的合成水下样式样本图像。 为了水下图像恢复和增强，我们采用了UNet体系结构。 进一步地，我们比较了UNet中不同损失函数对结果的影响，并在对比分析的基础上，确定了最适用于水下图像恢复的最佳损失函数，相关信息可查阅相关资源以获取更多详细信息。 数据集下载与验证： 空中RGBD数据： [链接]， 水下图片： [链接] [链接]， UIEB数据集用于验证：[链接]。 我们使用的训练数据集为NYU数据集：[链接] [链接]， 以及从UWGAN生成的假水图像：[链接]。 此外，我们还提供了预训练模型：[链接]。 UWGAN中的...

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  • UWGAN_UIE: UWGAN源代码-Source Code World
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    UWGAN_UIE是基于UWGAN架构开发的项目，提供源代码下载和文档支持，适用于深度学习领域的图像编辑与生成任务。 这段简介较为通用，根据您提供的信息进行了简化处理，实际项目可能涉及更具体的技术细节或应用场景，请确认是否需要进一步修改或添加相关信息。 该存储库包含开发的方法的源代码。此代码是从网络结构UWGAN修改而来，用于生成逼真的水下图像。UWGAN将彩色图像及其深度图作为输入，并通过生成对抗性训练学习参数，从而基于水下光学成像模型合成真实的水下图像。 使用UWGAN可以合成不同类型的水下样式样本图像：（a）是空中样本图像；而（b）、（c）、和（d）分别是不同类型水环境的合成样例。另外，还提出了一个基于UNet架构的方法用于恢复和增强水下图像，并且比较了不同的损失函数在U-net中的影响，以此来确定最适用于水下图像恢复的损失函数。 数据集包括：空中RGBD数据、水下图片以及UIEB数据集进行验证的数据等。我们使用NYU数据集训练UWGAN并生成假的水下图像，并且提供预训练模型供进一步研究和应用。
     
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