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非配对训练
01 02
BluRef：基于稠密匹配参考的无监督图像去模糊
BluRef: Unsupervised Image Deblurring with Dense-Matching References
用稠密匹配模型在非配对模糊/清晰图之间建立像素对应，从而合成伪真值监督去模糊网络，为缺乏配对数据的复原任务提供了一条可复用的数据构造思路。
超越严格配对：面向高性能红外与可见光图像融合的任意配对训练
Beyond Strict Pairing: Arbitrarily Paired Training for High-Performance Infrared and Visible Image Fusion
把红外与可见光图像融合的训练从严格配对中解放出来，用非配对/任意配对数据即可训练，并给出 CNN/Transformer/GAN 三个轻量基线；做多模态融合或跨模态配准数据稀缺时，可直接复用其任意配对训练目标与配套损失函数。