这篇文章提出了一个新颖的方法,零参考深度曲线估计(Zero-Reference Deep Curve Estimation, Zero-DCE),将光照增强问题转化为使用深度网络对特定图像曲线的估计问题。他们的方法训练了一个轻量级的深度网络,DCE-Net,来估计给定图像的像素级和高阶曲线。这条曲线的设计考虑到了像素值范围、单调性和微分性。 通过一组精...
DCE-Net网络主要由堆叠的卷积、激活函数组成,跳连接层用于将浅层特征复用,最后通过Tanh激活函数输出值域在[-1,1]间的参数图。DCE-Net的网络结构如图2所示。 图2: Zero-DCE网络结构 3. 无参考损失函数(Non-reference loss) 对于无参考学习来讲,选择合适的损失函数是十分重要的。 本方法通过:空间一致性损失、...
三、DCE-Net输入为low-light图像,输出为一组用于高阶曲线的pixel-wise curve parameter maps。本文构建的CNN由7个具有对称结构的卷积层组成(类似于U-Net),前6层的卷积核为(3x3x32,stride=1)然后接一个ReLU激活,抛弃了down-sampling和bn层(作者认为这会破坏领域像素间的关系),最后一层卷积通道为24(用于8个...
由于要拟合的数据不是很复杂,该作用到的网络DCE-Net非常简单。它一共有7层(6个隐藏层,1个输出层)。所有层都是普通的3x3等长(stride=1)卷积层。为保持相邻像素间的联系,卷积层后不使用Batch Normalization。隐藏层激活函数为ReLU,由于输出落在[-1, 1],输出层的激活函数是tanh。如图所示,6个隐藏层使用了和U-...
通过采用上述技术方案:采用基于深度学习的DCE-Net改进算法,通过优化损失函数和设计更合适的光照增强曲线,增强了模型对边缘区域的敏感性,从而提升了低光照条件下的图像处理性能。此外,通过改进的DCE-Pothole网络与YOLOv10结构进行整合,并采用并联的特征融合策略,在多任务学习框架中利用动态权重平均法(DWA)构建了联合损失函...
构建六个深度学习模型:50层深度残差网络(50-layer deep residual network, ResNet-50)、Inception-V3、Googlenet,密集连接的卷积网络(densely connected convolutional networks, DenseNet)-121、视觉几何组(visual geometry group, VGG)-19和移动神经网络(mobile neural network, MobileNet)-V3,同时应用梯度加权类激活...
DTE-DCE 从WAN 连接的角度来看,串行连接的一端连接的是 DTE 设备,另一端连接的是 DCE 设备。两个 DCE 设备之间的连接是 WAN 服务提供商传输网络。在这种情况下: CPE 通常是路由器,也就是 DTE。如果 DTE 直接连接到服务提供商网络,那么 DTE 也可以是终端、计算机、打印机或传真机。
服务:NETBIOS Name Service 说明:其中137、138是UDP端口,当通过网上邻居传输文件时用这个端口。而139端口:通过这个端口进入的连接试图获得NetBIOS/SMB服务。这个协议被用于windows文件和打印机共享和SAMBA。还有WINS Regisrtation也用它。 端口:143 服务:Interim Mail Access Protocol v2 ...
具体地说,我们首先将输入的RGB颜色空间转换到CIE Lab(YCbCr)颜色空间,然后将L(Y)分量馈送到DCE-Net以估计一组曲线参数图,在训练阶段计算L(Y)通道中的每个损失。最后,我们使用公式3用估计的曲线参数来调整L(Y)分量。L(Y)分量调整后,相应的ab(CBCR)分量也相应调整(等比例调整)。在图8中,我们展示了一个示例...
NetLogon 这个共享在Windows 2000 服务器的Net Login 服务在处 理登陆域请求时用到 PRINT$ %SYSTEMROOT%\SYSTEM32\SPOOL\DRIVERS 用户远程管理打印机 解决办法: 打开注册表编辑器。REGEDIT HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Services\lanmanserver\parameters ...