EnlightenGAN

Pencahayaan: Peningkatan Lampu Dalam Tanpa Pengawasan berpasangan

Yifan Jiang, Xinyu Gong, Ding Liu, Yu Cheng, Chen Fang, Xiaohui Shen, Jianchao Yang, Pan Zhou, Zhangyang Wang

[Kertas] [Bahan Tambahan]

Hasil representitif

Arsitektur Berlebihan

Persiapan Lingkungan

 python3.5

Anda harus menyiapkan setidaknya 3 1080Ti GPU atau mengubah ukuran batch.

pip install -r requirement.txt
mkdir model
Unduh model pretrained VGG dari [Google Drive 1], dan kemudian masukkan ke dalam model direktori.

Proses pelatihan

Sebelum memulai proses pelatihan, Anda harus meluncurkan visdom.server untuk memvisualisasikan.

nohup python -m visdom.server -port=8097

Kemudian jalankan perintah berikut

python scripts/script.py --train

Proses pengujian

Unduh model pretrained dan masukkan ke dalam ./checkpoints/enlightening

Buat direktori ../test_dataset/testA dan ../test_dataset/testB . Letakkan gambar tes Anda di ../test_dataset/testA (dan Anda harus menyimpan satu gambar apa pun di ../test_dataset/testB untuk memastikan program dapat dimulai.)

Berlari

python scripts/script.py --predict

Dataset Mempersiapkan

Data Pelatihan [Google Drive] (gambar tidak berpasangan yang dikumpulkan dari beberapa set data)

Menguji data [Google Drive] (termasuk Lime, MEF, NPE, VV, DICP)

Dan [Baiduyun] tersedia sekarang berkat @yhlelaine!

Inferensi lebih cepat

https://github.com/arsenyinfo/enlightgan-inference dari @arsenyinfo

Jika Anda menemukan pekerjaan ini berguna untuk Anda, silakan kutip

 @article{jiang2021enlightengan,
  title={Enlightengan: Deep light enhancement without paired supervision},
  author={Jiang, Yifan and Gong, Xinyu and Liu, Ding and Cheng, Yu and Fang, Chen and Shen, Xiaohui and Yang, Jianchao and Zhou, Pan and Wang, Zhangyang},
  journal={IEEE Transactions on Image Processing},
  volume={30},
  pages={2340--2349},
  year={2021},
  publisher={IEEE}
}