使用非常深超分辨率(VDSR)神经网络从低分辨率图像中估计高分辨率图像。

火车去噪卷积神经网络（DNCNN），然后使用网络减少图像中的JPEG压缩伪像。

使用多尺度上下文聚合网络（CAN）近似图像过滤操作。

使用U-Net将原始摄像机数据转换为美学上令人愉悦的彩色图像。

使用无监督图像到图像翻译网络(UNIT)在白天和黄昏条件下获取的图像之间进行域翻译。

使用神经图像评估（NIMA）卷积神经网络（CNN）分析图像的美学质量。

使用Inception-V3深神经网络对不适合内存不适合内存的多分辨率整个幻灯片图像（WSIS）。

使用U-Net使用七个通道执行多光谱图像的语义分割。

训练三维U-Net神经网络，从三维医学图像中对脑肿瘤进行语义分割。

从RGB图像中删除高斯噪声。将图像分成单独的颜色通道，然后使用预先磨平的去噪神经网络DNCNN来表示每个通道。

使用佩尔雷达的VGG-19网络将一个图像的风格外观应用于第二图像的场景内容[1]。

培训网络以将图像的样式传输到第二个图像。它基于[1]中定义的架构。