一、Zero-DCE 论文解读 核心思想 自从CNN(卷积神经网络)火了以后,很多图像问题都可以用CNN来解决:把图像输入进CNN,乱卷一通,最后根据任务的需要,输出分类的概率(图像分类)、检测框和类别(目标检测)或另一幅图像(超分辨率)。 同时,对于输出也是一幅图像的问题,人们会利用GAN(生成对抗网络)能生成图像的特性,尝试用...
参数方面主要探讨Zero-DCE的深度宽度以及迭代的次数。如上图所示,L-F-N代表Zero-DCE有L层卷积,每层有F个feature map以及迭代次数为N。Impact of Training Data:使用不同数据集对Zero-DCE进行训练:1)原训练集中(2422)的900张low-light图像Zero-DCELow ;2)DARK FACE中9000张未标注的low-light图像Zero-DCELarge...
Zero-DCE论文解读 Zero-DCE论⽂解读 Zero-DCE github:paper:⼀、创新点 我们提出了第⼀个⽴于成对和不成对的训练数据的弱光增强⽹络，从⽽避免了过度拟合的风险。因此，我们的⽅法可以很好地推⼴到各种光照条件。设计了⼀个特定于图像的曲线，该曲线能够通过迭代应⽤⾃⾝来近似像素级和⾼阶...
Zero-DCE++具有将浅层特征复用的跳层连接由通道维度上的连接操作实现,具体实现方式为Mindspore的内置接口mindspore.ops.Concat实现,通道维度则是由axis=1参数限制。 图7 Zero-DCE++基本网络结构与resize和增强操作 图8 Zero-DCE++的forward过程 需要注意的是,Zero-DCE++的增强操作是在对曲线参数进行双线性插值上采样...
Zero-ReferenceDeepCurveEstimationforLow-LightImageEnhancement[paper] : https://arxiv.org...输入图像的每一个像素,直到获得最终的输出。接下来,将详细介绍Zero-DCE中的关键组件,即 光增强曲线LE-curve、DCE-Net和 非参考损失函数。Light-Enhancement
CVPR2020(Enhancement):论文解读《Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement》 parameter map之间的映射关系,作者使用了DeepCurveEstimationNetwork (DCE-Net),输入为low-light图像,输出为一组用于高阶曲线的pixel-wise...看到效果还是提升了不少。 回顾(Review)Zero-DCE发表于CVPR2020,如同...
3)参数估计网络(DCE-Net) 4.MindSpore代码链接 5.算法框架技术要点 6.实验结果 7.总结与展望 MindSpore作为一个开源的AI框架,为产学研和开发人员带来端边云全场景协同、极简开发、极致性能,超大规模AI预训练、极简开发、安全可信的体验,2020.3.28开源来已超过上百万的下载量,MindSpore已支持数百+AI顶会论文,走入To...
输入输出:以一个弱光图像作为输入,并产生高阶曲线作为输出; 3.像素级调整; 4.保持增强图像的范围并保持对比度; 5.可微的,能通过深度卷积神经网络学习,曲线参数是可调的; 6. 轻量级;鲁...DCE-Net的一些特性:1. 轻量级深度网络DCE-Net,用来估计像素和高阶曲线,以便对给定图像进行动态范围调整。 2. 特别设计了...