这是通过将低光图像增强任务公式化为图像特定曲线估计问题,并设计一组可微的非参考损失来实现的。在Zero-DCE的基础上通过重新设计网络结构、重新设计曲线估计和控制输入图像的大小,可以进一步改进得到 Zero-DCE++,以使得我们的方法具有能够在计算资源有限的设备应用的潜力。
摘要 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…
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使用多曝光训练数据的合理性和必要性。此外,Zero-DCE可以更好地恢复暗区域(例如。
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(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.进一...
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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...
1.本发明涉及低照度图像增强领域,特别是涉及一种基于改进的zero-dce网络的低照度图像增强方法。 背景技术: 2.在光线相对较弱的环境中拍摄的图像被认为是低照度图像,这些图像表现出低亮度、低对比度、窄灰度范围、颜色失真以及相当大的噪声等,由于缺乏关照,这些图像的像素值主要集中在较低的范围内,彩色图像各通道间...