本文提出了一种新颖的学习框架，该框架通过生成增强网络在合成图像上执行传感器效果迁移，包括模糊、曝光、噪声、色彩偏移及色差等真实传感器特性。
Novelty:
We propose a novel learning framework that performs sensor transfer on synthetic data. That is, the network learns to transfer the real sensor effect domain – blur, exposure, noise, color cast, and chromatic aberration – to synthetic images via a generative augmentation network.
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