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、...
本人复现的实验结果与上述差不多,不得不说Zero-DCE确实是实现了轻量化,测试速度非常快。
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(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...
Zero-DCE是一种纯粹的数据驱动方法,在非参考损耗函数的设计中考虑了多个光增强因素,因此具有更好的鲁棒性,更宽的图像动态范围调整和更低的计算负担。 数据驱动方法与Zero-DCE: CNN:大多数依赖配对数据监督训练。配对数据(通过自动光衰减、更改相机设置、图像修改)详尽收集。
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...
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...
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 pip install tensorflow==2.0.0 安装PIL时由于版本的升级,此时需要安装Pillow pip install Pillow 安装dlib
cd Zero-DCE-master-by-paddle cd Zero-DCE_code python lowlight_test.py 脚本将处理“test_data”文件夹子文件夹中的图像,并在“data”中创建一个新的文件夹“result”。您可以在“结果”文件夹中找到增强的图像。 Train模式: 训练之前需要升级一下pillow pip install --upgrade pillow 需要解压一下数据 ...
该方法包括:获取待增强图像;将所述待增强图像输入至改进的Zero‑DCE网络中,输出增强后的图像;其中,在传统Zero‑DCE网络的结构之上,取消了Zero‑DCE网络中第七浅层特征层的8次迭代步骤,以卷积、归一化、激活的方式取而代之,避免了迭代冗余的问题,大大降低了计算量;且引入了残差网络作为残差模块,作用于第四浅...