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自监督图像增强网络:仅用微光图像训练

深度学习

最后更新 2020-06-04 11:56 阅读 214

最后更新 2020-06-04 11:56

阅读 214

深度学习

Self-supervised Image Enhancement Network: Training with Low Light Images Only

截屏2020-06-03 下午9.51.42.pngMaximum Entropy Based Retinex model 

image.pngArchitecture

image.pngExperiment

•1、dataset: 500个自然微光图像 

•2、device: Nvidia GTX 2080Ti GPU and Inter Core i9-9900K CPU  

•3、Evaluation Indexes: 灰度熵(GE)、颜色熵(CE,颜色熵是R、G、B通道的熵之和)、灰度平均照度(GMI)、灰度平均梯度(GMG)、LOE、NIQE、PSNR、SSIM
•4、在每一个实验中,唯一的区别是训练patch,它似乎对训练结果有影响。这些训练patch是随机选取和裁剪的

Result

image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngConclusion

•1、效果一般 

•2、实验过程和数据增广可以参考 

•3、最亮通道loss约束不了另外两个通道,不太科学

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