EnlightenGAN

Enlightengan：沒有配對監督的深度增強

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

[紙] [補充材料]

代表性結果

過度架構

環境準備

 python3.5

您應該至少準備3個1080TI GPU或更改批次尺寸。

pip install -r requirement.txt
mkdir model
從[Google Drive 1]下載VGG預估計的模型，然後將其放入目錄model中。

培訓過程

在開始訓練過程之前，您應該啟動visdom.server可視化。

nohup python -m visdom.server -port=8097

然後運行以下命令

python scripts/script.py --train

測試過程

下載驗證的模型並將其放入./checkpoints/enlightening

創建目錄../test_dataset/testA和../test_dataset/testB 。將測試圖像放在../test_dataset/testA上（您應該保留一個圖像../test_dataset/testB中的任何一個圖像以確保程序可以啟動。）

跑步

python scripts/script.py --predict

數據集準備

培訓數據[Google Drive]（從多個數據集收集的未配對圖像）

測試數據[Google Drive]（包括石灰，MEF，NPE，VV，DICP）

@yhlelaine現在可以使用[Baiduyun]！

推斷更快

https://github.com/arsenyinfo/enlightengan in @arsenyinfo

如果您發現這項工作對您有用，請引用

 @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}
}