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循环对抗学习用于无监督图像去雨
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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
本文提出了一种新型循环对比生成对抗网络（CCLGAN）用于无监督单幅图像去雨，结合了循环对比学习和位置对比学习，改进了图像重建和去雨层，保留了内容信息。实验证明了CCLGAN的优越性能和有效性。
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关键要点
- 提出了一种新型循环对比生成对抗网络（CCLGAN）用于无监督单幅图像去雨。
- CCLGAN结合了循环对比学习（CCL）和位置对比学习（LCL）。
- 通过在语义和判别空间中使相似特征更接近且不相似特征相离，改进了图像重建和去雨层。
- 在不同实例中在相同位置约束相互信息，以保留内容信息。
- 大量实验证明了CCLGAN的优越性能和有效性。
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