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-DCE是发表在CVPR会议上的。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...
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 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...