算法框架如图1所示,我们首先介绍Zero-DCE中三个重要的组成部分,包括亮度增强曲线(LE-Curve),参数估计网络(DCE-Net)以及无参考损失函数(Non-reference loss)。 图1: Zero-DCE流程图 1. 亮度增强曲线(LE-Curve) 受照片编辑软件中使用的曲线调整的启发,我们设计了一种可以将弱光图像自动映射到正常光照的曲线,其中...
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...
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(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...
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...
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....
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 python = 3.7 -c pytorch 资料夹结构 首先下载Zero-DCE_code。 下面显示了基本的文件夹结构。├── data│ ├── tes...
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 apache pipinstall tensorflow==2.0.0 安装PIL时由于版本的升级,此时需要安装Pillow cmake pipinstallPillow 安装dlib apache pipinstall dlib==19.24.2 安装OpenCV ...
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...