DBWaterNet：一种用于水下图像增强的双分支联合细化方法

《Journal of Visual Communication and Image Representation》：DBWaterNet: Dual-branch joint refinement for underwater image enhancement

　　

Muazzamu Ibrahim|Jianda Wang|Zayyanu Shuaibu|Zhexiang Zhang|Guipeng Zhu|Jianfeng Zhong|Xinbo Zhang|Yafei Wang|Xianping Fu

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  DBWaterNet：一种用于水下图像增强的双分支联合细化网络。
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  通过迁移学习缓解混合CNN-Transformer架构中现实世界数据多样性不足的问题。
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  结合预训练的Swin Transformer以利用ImageNet中的丰富特征信息。
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  创新的联合细化模块（JRM），通过自适应的全局-局部特征融合实现跨模态特征重新校准。
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  通过合成数据到真实数据的实验进行验证，展示了强大的跨域泛化能力。