之后,Zero-DCE的拓展版Zero-DCE++发到了TPAMI期刊上。期刊版版面足够,原论文中一些来不及讲清的地方(比如空间一致误差)在期刊版中都有更详尽的说明。大家如果想读论文,建议直接读期刊版本的。论文层层递进,逻辑非常清楚,非常适合从头到尾读一遍。 Zero-DCE++在方法上主要是对性能上进行了一些增强,而没有改进原作...
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Top100+高校教学,通过HMS在5000+App上商用,拥有数量众多的开发者,在AI计算中心,智能制造、金融、云...
为了充分发挥Zero-DCE的宽动态范围调整能力,训练集合并了low-light和over-exposed图像(Part 1 of SICE数据集,3022张不同曝光程度的图像,其中2422张图片用于训练),图像尺寸为512x512。batch size为8,单卡2080Ti,使用(0, 0.02)高斯函数初始化权重,bias初始为常量,使用ADAM优化器(lr=1e−41e−4),Wcol 为0.5...
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...
【论文链接】ieeexplore.ieee.org/doc【基于MindSpore实现代码开源链接】gitee.com/mindspore/con 3. 算法框架技术要点 Zero-DCE++通过使用Depth-wise卷积与Point-wise卷积的堆叠来进一步减少参数量,具体模块代码如下: 图6 基本卷积模块 上文中提到,由于Zero-DCE++支持对图像进行下采样之后以提高推理速度,因此模型实现过...