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可控低光视频增强的解卷积无配对学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种无监督的网络，使用上下文引导的自适应光照规范来增强低光图像，并且还提出了一个能够从单个低光图像生成多个增强图像的区域自适应的SIMO模型，同时介绍了一个新的低光场景数据集LLRS，该模型在公共数据集以及LLRS数据集上的表现均优于以往的方法。
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关键要点
- 提出了一种无监督的网络，使用上下文引导的自适应光照规范来增强低光图像。
- 提出了区域自适应的SIMO模型，能够从单个低光图像生成多个增强图像。
- 介绍了新的低光场景数据集LLRS。
- 该模型在公共数据集和LLRS数据集上的表现优于以往的方法。
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