Create a high-resolution image from a low-resolution image using a very-deep super-resolution (VDSR) neural network.

使用多尺度上下文集合网络（CAN）近似图像过滤操作。

Convert RAW camera data to an aesthetically pleasing color image using a U-Net.

使用U-NET从极度低光条件下收集的原始摄像头数据中恢复亮的RGB图像。

训练异常检测器以目视检查药丸图像。

八个类型进行分类的制造缺陷afer maps using a simple convolutional neural network (CNN).

Train a similarity-based anomaly detector using one-class learning of feature embeddings extracted from a pretrained ResNet-18 convolutional neural network.

使用无监督的图像到图像翻译网络（单元）在白天和黄昏照明条件之间翻译图像。

使用自行车神经网络从嘈杂的低剂量CT图像中生成高剂量的高剂量计算机断层扫描（CT）图像。

Generate high-quality computed tomography (CT) images from noisy low-dose CT images using a UNIT neural network.

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。

Classify multiresolution whole slide images (WSIs) that might not fit in memory using an Inception-v3 deep neural network.

训练3-D U-NET神经网络，并从3-D医学图像对脑肿瘤进行语义分割。

Perform semantic segmentation of a multispectral image with seven channels using a U-Net.

Reduce JPEG compression artifacts in an image using a denoising convolutional neural network (DnCNN).

使用Denoising卷积神经网络从RGB图像中删除高斯噪声。

使用验证的VGG-19网络将一个图像的风格外观应用于第二张图像的场景内容。

训练网络将图像的样式传输到第二张图像。它基于[1]中定义的架构。