@TOC

双分支模型

今天读的这篇文章中提到了一种以前没有接触的模型，这个模型使用了双分支的网络来处理图像增强的问题（将图像增强问题分解为亮度调整和色度恢复两个子问题），其中一个分支为亮度调整网络（LAN），另一个分支为色度恢复网络（CRN）。具体而言，全局和局部聚合块（GLAB）被开发为LAN的构建块，它由一个变换分支和一个双重注意力卷积块（DACB）组成，以学习非局部表示和局部信息。为了恢复图像细节，引入了小波变换以辅助CRN提取高频细节信息。最后，提出了一个融合网络，将LAN和CRN学习到的表示结合起来，生成正常光照图像。