一、Zero-DCE 论文解读 核心思想 提亮曲线 无需参考的误差函数 空间一致误差(Spatial Consistency Loss) 曝光控制误差(Exposure Control Loss) 颜色恒定误差(Color Constancy Loss) 光照平滑误差(Illumination Smoothness Loss) 总误差 Zero-DCE++ 总结 二、Zero-DCE 开源代码的使用 安装与使用 代码选读 附录 参考资料...
3.论文主要内容简介 1). 研究动机 2).Zero-DCE 3)参数估计网络(DCE-Net) 4.MindSpore代码链接 5.算法框架技术要点 6.实验结果 7.总结与展望 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...
· Retinex-Net 论文解读 · Deep Gradient Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training(DGC)论文解读 · 2020CVPR_Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement 网络Zero-DCE · ZERO-dcemodel · LEDNet夜间低光增强&去模糊 阅读排行: · DeepSeek...
3、一个具有不同任务的大规模基准,以系统地评估智能体的可扩展性和通用性 首先,由多模态提示带来的灵活性可以让开发者指定和构建一个模型即可支持大量的任务规范,这篇论文中主要考虑六类任务: 1、简单物体操纵(Simple object manipula...
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...