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、...
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...
Zero-DCE(Zero-Reference Deep Curve Estimation)是一种用于图像增强的深度学习模型。该模型旨在改善低光照条件下图像的质量,通过学习图像中的曲线结构来提高对比度和细节。Zero-DCE模型利用零参考的方式,即不需要额外的参考图像,仅凭借输入的单张图像进行增强处理。其代码和模型提供了一个有效的解决方案,能够自动调整...
为了测试训练数据的影响,我们在不同于Sec 5.1中描述的数据集上重新训练Zero-DCE。如图10©和(D)所示,在移除过度曝光的训练数据之后,Zero-DCE倾向于过度增强照明良好的区域(例如,Zero-DCELow和Zero-DCELargeL的结果中的杯子),尽管使用了更多的低光图像(即,Zero-DCELargeL)。这些结果说明了在我们的网络训练过程中...
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...
为了提高夜间疲劳驾驶检测的准确率,在现有低光增强算法Zero-DCE(Zero-Reference Deep Curve Estimation)的基础上,提出改进Zero-DCE的低光增强算法.首先,引入上下采样结构,减少噪声影响.同时,引入注意力门控机制,提高网络对图像中人脸区域的敏感性,有效提高网络的检测率.然后,针对噪声相关问题,提出改进的核选择模块....
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曲线。这种特定于...
Zero-DCE的实现仅用于非商业用途。 火炬 零DCE的Pytorch实现 要求 Python 3.7 火炬1.0.0 OpenCV 火炬视觉0.2.1 CUDA 10.0 零DCE不需要特殊的配置。 只是基本环境。 或者您可以创建一个conda环境来像这样运行我们的代码:conda create --name zerodce_env opencv pytorch == 1.0.0 torchvision == 0.2.1 cuda100...
首先在内置Pycharm 开发环境下,下载python3.7 通过pip 命令安装相应的依赖库 安装tensorflow 2.0.0 apache pipinstall tensorflow==2.0.0 安装PIL时由于版本的升级,此时需要安装Pillow cmake pipinstallPillow 安装dlib apache pipinstall dlib==19.24.2 安装OpenCV ...
一、Zero-DCE 论文解读 核心思想 提亮曲线 无需参考的误差函数 空间一致误差(Spatial Consistency Loss) 曝光控制误差(Exposure Control Loss) 颜色恒定误差(Color Constancy Loss) 光照平滑误差(Illumination Smoothness Loss) 总误差 Zero-DCE++ 总结 二、Zero-DCE 开源代码的使用 安装与使用 代码选读 附录 参考资料...