所提方法仅仅包含不到600K参数，能够以不超过2ms的速度处理4K分辨率图像(硬件平台：Titan RTX GPU)。在具有超快的推理速度同时，所提方法同样以极大的优势(PSNR，SSIM以及颜色差异度量指标)超越其他图像增强方法。该文的贡献主要包含以下三点：首个采用深度学习方法学习3DLUT并用于自动图像增强的方案，更重要的是，所...
,L1损失函数获得的图像质量会更好。这里论文调研了L1损失,SSIM和MS-SSIM,并将L1损失函数和MS-SSIM结合起来构建新的损失函数。但是目前为止,基于SSIM的指标还没有应用到损失函数中...;xy+C2σx2+σy2+C2(2)=l(p)⋅cs(p)(3)SSIM的值一般是越大越好的,所以这里损失函数设定为: SSIM(P)=1N∑p∈ 哈达...
所提方法仅仅包含不到600K参数,能够以不超过2ms的速度处理4K分辨率图像(硬件平台:Titan RTX GPU)。在具有超快的推理速度同时,所提方法同样以极大的优势(PSNR,SSIM以及颜色差异度量指标)超越其他图像增强方法。 该文的贡献主要包含以下三点: 首个采用深度学习方法学习3DLUT并用于自动图像增强的方案,更重要的是,所提...
所提方法仅仅包含不到600K参数,能够以不超过2ms的速度处理4K分辨率图像(硬件平台:Titan RTX GPU)。在具有超快的推理速度同时,所提方法同样以极大的优势(PSNR,SSIM以及颜色差异度量指标)超越其他图像增强方法。 该文的贡献主要包含以下三点: 首个采用深度学习方法学习3DLUT并用于自动图像增强的方案,更重要的是,所提...
训练的优化器为Adam,Batch=1,学习率固定0.0001(pair)和0.0002(unpair),随机裁剪、随机镜像等数据增强。而这N个3DLUT的初始化方式为:第一个为恒等映射,其他则初始化为0。CNN的全连接层的bias初始化为1,确保起始阶段的权值预测为1。 Experiments 训练数据:MIT-Adobe FiveK,HDR+。评价准则:PSNR、SSIM。下面直接看...
所提方法仅仅包含不到600K参数,能够以不超过2ms的速度处理4K分辨率图像(硬件平台:Titan RTX GPU)。在具有超快的推理速度同时,所提方法同样以极大的优势(PSNR,SSIM以及颜色差异度量指标)超越其他图像增强方法。 该文的贡献主要包含以下三点: 首个采用深度学习方法学习3DLUT并用于自动图像增强的方案,更重要的是,所提...