Zero-DCE的训练数据集Zero-DCE的训练数据集 喜爱 0 源项目地址:https://github.com/Li-Chongyi/Zero-DCE。 圣 圣神哈 1枚 GPL 2 计算机视觉 0 3 2023-04-06 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 train_data.zip train_data.zip (69.46M) 下载 File Name Size Update Time train_data/1.jpg ...
通过一组精心设计的非参考损失函数,在训练过程中不需要任何配对或不配对的数据,这些损失函数隐含地衡量了增强质量并推动了网络的学习。 该方法高效,因为图像增强可以通过直观且简单的非线性曲线映射来实现;该方法虽然简单,但是它在各种照明条件下都有很好的泛化能力。在各种基准数据集上进行的大量实验定量和定性地证明了...
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-DCELargeL ;3)SICE数据集Part 1 and Part2组合的4800张多重曝光图像Zero-DCELargeLH从(d)中可以看出,移除曝光数据后,Zero-DCE都会过度曝光那些well-lit区域(例如脸部);...
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...
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...
中只有输入数据,无标签数据集;原始的Zero‑DCE模型训练的曝光损失函数是设定亮度区 间,训练模型使输出结果的亮度逼近该区间; S1.2,改进的Zero‑DCE的设计:将Zero‑DCE模型修改为监督学习,在数据集上提供成对 的数据,训练数据为低光照图像,标签数据为正常曝光良好的图像;修改后的模型为监督学 ...
R、G、B的最适曲线值的获取,包括:图像增强网络训练的数据集是采用不同光照强度的图像进行训练,网络通过对这些图像提取特征(这些特征主要是一张图不同强度的颜色特征,就包含了RGB三色信息),通过对这些特征进行分析,拟合出一个可以增强的模型;当再次传入一张比较暗的图像,就可以通过提取到特征,对其进行分析,判断其颜...
python """Title: Zero-DCE for low-light image enhancementAuthor: [Soumik Rakshit](http://github.com/soumik12345)Date created: 2021/09/18Last modified: 2021/09/19Description: Implementing Zero-Reference Deep Curve Estimation for low-light image enhancement.Accelerator: GPU"""## Introduction**Zero...
通过LOL数据集的消融实验,DA-Zero-DCE模型比Zero-DCE模型在增强结果上的PSNR(峰值信噪比)提升约10 dB,SSIM(结构相似性)提升约0.1,验证了模型的有效性和可行性。 【总页数】9页(P122-130) 【作者】周桐;李冬春;田雨聃 【作者单位】重庆师范大学计算机与信息科学学院;重庆工程职业技术学院大数据与物联网学院;重庆...
在同等尺寸的模型、等量训练数据的情况下,VIMA在最难的zero-shot的泛化设置下任务成功率为当下sota方法的2.9倍。 在训练数据减少10倍的情况下,VIMA的表现仍然比其他方法好2.7倍。 目前所有的代码、预训练模型、数据集和模拟基准都已...