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汇报人:目录PARTONEPARTTWO生成对抗网络(GAN)的概述GAN的基本结构和工作原理GAN的训练过程和优化目标PARTTHREE低照度图像的特点和问题传统低照度图像增强方法的局限性和不足基于GAN的低照度图像增强算法的优势和潜力PARTFOUR基于GAN的低照度图像增强算法的基本框架和流程生成器和判别器的设计损失函数的选择和优化训练策略和技巧PARTFIVE实验数据集和评估指标实验结果展示和分析与传统方法的比较和性能评估算法的鲁棒性和泛化能力分析PARTSIX基于GAN的低照度图像增强算法的贡献和意义算法的优缺点和改进方向未来工作展望和应用前景THANKYOU