声明：本博文做了该代码的测试分享，敬请查阅；

暗图像图像修复处理CVPR2021

本文、节选自 图像修复专栏

  • 专栏：图像修复-代码环境搭建-知识总结
  • 感谢每位读者大大、学术探讨小伙伴的支持和认可

图像修复软件技术新的创作思路：CVPR 2021、代码测评

基本信息

  • Restolinuxring Extremely Dark Images in Real Time
  • 实时恢复极暗的图像
  • github.com/MohitLamba9…
  • Lamblinux是什么操作系统a_Restoring_Extremely_Dar教程的英文k_Images_深度学习in_Real_Time_CVPR_2021_paper.pdf

暗图像图像修复处理CVPR2021

该论文所致力于解决的问题

  • 极暗图像变为 亮的图像（图像修复）
  • 从而提升（解决）极暗图像的目标检测问软件工程题

暗图像图像修复处理CVPR2021

下载代码

方式一（网络受限、可能下载失败）

git clone https://github.com/MohitLamba94/Restoring-Extremely-Dark-Images-In-Real-Time.git

方式二（手动下载、copy 到服务器、解压即可）

  • 解压命令，例如
unzip Restoring-Extremely-Dark-Images-In-Real-Time-main.zip

暗图像图像修复处理CVPR2021

环境搭建

暗图像图像修复处理CVPR2021

激活一个 PyTorch 1.4 的已有环境（我的博文已经安装过很多个版本、此软件测试处不再重复赘述）

  • 不熟悉的可以去看我的这个博文
  • Linux下cuda10.0安装Pytorch和Torchvision——教程之家解压密码啥版本都能装
conda activate torch14
# 安装一些我的环境运行该代码、缺少的库
pip install rawpy
pip install ptflops

Demo 测试运行

cd Restoring-Extremely-Dark-Images-In-Real-Time
python demo.py
  • 运行输出如下
python demo.py
# GPU 占用 不会很高
...... Loading all files to CPU RAM
Image No.: 1, Amplification_m=1: 53.080570220947266
Image No.: 2, Amplification_m=1: 22.907602310180664
Image No.: 3, Amplification_m=1: 45.878238677978516
Files loaded to CPU RAM......
 Network parameters : 784768
Device on GPU: True
Restored images saved in DEMO_RESTORED_IMAGES directory

暗图像图像修复处理CVPR2021

时间内存复杂度测评

Measure Time-Memory Complexity

  • py软件商店安装tlinuxhon ti测试抑郁程度的问卷me_complexity.py
  • 运行效果如下
 python time_complexity.py
---Our Model parameters : 784768
---SID model parameters : 7760748
Computational complexity of Our model for a 8MP image:   41.38 GMac
Computational complexity of SID model for a 8MP image:   440.46 GMac
Beginning Warmup...
Time taken by our model on CPU for 8MP image : 1.0671975135803222 seconds
Time taken by SID model on CPU for 8MP image : 8.417949628829955 seconds

训练

训练部分、参考 tra教程魔方in_test_ours/train.py 即可

暂不展开、以后如果项目中用到、有需要再补充

暗图像图像修复处理CVPR2021

附源码+论文

这些其实都很好下载、代码此次也没有改动、即可顺利运行

链接：https://pan.baidu.com/s/129MAPqMJtNp1v57gHZDMCA
提取码：moli

这篇文章可以带给我们的思考

翻译部分、参考链接

  • zhuanlan.zhihu.com/p/437测试仪764659

暗图像图像修复处理CVPR2021

特色

  • 轻量化
  • 图像修复+目标检测 结合
  • 突出解决实际模型部署落地中的困难点：
  • 修复网络、单张图像推理速度慢
  • 暗图像目标检测存在困难

这是一个 图像修复+目标检测 结合 针对 实际落地存在的现实教程困难 提教程软件出的解决方案，也许可以成为我们小伙伴，创作一篇文章（Paper）的灵感基石

暗图像图像修复处理CVPR2021

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