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通过增强亮度鲁棒性提升深度色彩恒常性中的光源估计
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内容提要
本研究提出了一种新的亮度鲁棒性增强策略（BRE），旨在解决深度神经网络驱动的色彩恒常性模型在亮度变化时的敏感性问题。实验结果表明，该策略显著提升了光源估计性能，平均降低了5.04%的估计误差。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的亮度鲁棒性增强策略（BRE）。
- 该策略旨在解决深度神经网络驱动的色彩恒常性模型在亮度变化时的敏感性问题。
- 实验结果表明，该策略显著提升了光源估计性能。
- 平均降低了5.04%的估计误差。
- 研究显示在真实世界数据集中增强亮度鲁棒性的重要性。
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