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,因此模型实现过程中需要支持在输入后对Tensor进行下采样的操作。在本实现中,下采样操作为双线性插值下采样,具体实现由Mindspore内置接口...
同时,这份代码也写得比较工整清楚。整份代码读起来还是非常轻松的。 安装与使用 直接clone仓库: git clone git@github.com:Li-Chongyi/Zero-DCE.git 之后,切到内侧的文件夹: cd Zero-DCE/Zero-DCE_code 直接运行脚本就行了: python lowlight_test.py 注意!!这份代码对Windows不太友好,有一处路径操作写...
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 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。这种特定于图像的曲线可以在较宽...