FUnIE-GAN：快速水下图像增强开源项目介绍

FUnIE-GAN：快速水下图像增强开源项目介绍

FUnIE-GAN Fast underwater image enhancement for Improved Visual Perception. #TensorFlow #PyTorch #RAL2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/FUnIE-GAN

1. 项目基础介绍及编程语言

FUnIE-GAN是一个开源项目，专注于水下图像增强技术。该项目基于TensorFlow和PyTorch两种主流深度学习框架进行实现，旨在通过生成对抗网络（GAN）技术改善水下图像的视觉感知。项目以Python为主要编程语言，利用深度学习的方法提升水下图像的质量和清晰度。

2. 项目的核心功能

• 水下图像增强：通过GAN技术，项目能够有效地提升水下图像的对比度和颜色，使其更接近真实世界中的视觉效果。
• 实时性能：FUnIE-GAN在单板计算机上实现了实时推断，例如在Jetson AGX Xavier上达到48+ FPS，在Jetson TX2上达到25+ FPS，在Nvidia GTX 1080上达到148+ FPS。
• 适用于水下机器人：增强后的图像可以用于水下机器人视觉系统，提高其在水下环境中的导航和探测能力。

3. 项目最近更新的功能

最近的项目更新主要集中在对以下功能的增强和优化：

• 性能提升：对生成对抗网络的架构进行了优化，以提高图像增强的质量和效率。
• 模块化设计：项目结构更加模块化，便于用户根据需求进行定制和集成。
• 图像质量分析：引入了基于UIQM、SSIM和PSNR的图像质量分析工具，帮助用户评估增强效果。
• 文档完善：对项目文档进行了更新和完善，使得用户能够更快地理解和使用项目。

通过这些更新，FUnIE-GAN进一步巩固了其在水下图像增强领域的领先地位，并为水下机器人视觉系统提供了更加强大的支持。

FUnIE-GAN Fast underwater image enhancement for Improved Visual Perception. #TensorFlow #PyTorch #RAL2020 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/FUnIE-GAN