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特征注意力网络（FA-Net）：基于深度学习的水下单张图像增强方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
FA-Net是一种基于深度学习和特征注意力的端到端网络，用于解决水下图像处理中的低频信息限制问题。RFAB结合了通道注意力、像素注意力和残差学习机制，并通过多跳连接跳过低频信息，取得了比现有方法更高的精度和优越性。
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关键要点
- FA-Net是一种基于深度学习和特征注意力的端到端网络。
- FA-Net用于解决水下图像处理中的低频信息限制问题。
- Residual Feature Attention Block (RFAB)结合了通道注意力、像素注意力和残差学习机制。
- RFAB通过多跳连接跳过低频信息。
- FA-Net在定量和定性精度上优于现有方法。
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