Learned Perceptual Image Enhancement筆記

摘要與引言 圖像增強模型的學習過程涉及到如L1/L2等損失函數的優化，雖然這些損失函數對優化來說是友好的（optimization-friendly），但使用這些損失函數通常難以產生對人類感知有吸引力的（perceptually compelling）結果，甚至導致感知失真（perceptual distortion）的缺陷。本文提出在損失函數中加入一項學習得到的無參考的圖像質量度量標準（lear

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