分离式注意力：一种基于 Cycle GAN 的改进型水下图像增强方法

提出了一种基于改进的 Cycle GAN 模型的水下图像增强方法，利用深度导向关注机制增强整体图像对比度，保持全局内容、颜色、局部纹理和样式信息不变，该方法在包含配对和非配对水下图像集的基准数据集上训练，定性和定量评估结果表明该模型适用于自主水下航行的视觉导航。