الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

CLUT: تمثيل مضغوط لـ 3DLUT

محاولتان لضغط 3Dluts عبر التعلم: التحلل المنخفض الرتبة وتجزئة. أداء أعلى مع نماذج أصغر بكثير! ☺

Clut-Net: تعلم تمثيلات مضغوطة بشكل تكيفي لـ 3Dluts لتعزيز الصورة خفيفة الوزن

  • Fengyi Zhang ، Hui Zeng ، Tianjun Zhang ، Lin Zhang
  • ACMMM2022

  • ارتباطات ضعيفة

  • مصفوفات تعلمت

  • التصور ثلاثي الأبعاد للأساس المستفاد 3Dluts (يسار: رسم خرائط الهوية الأولي. يمين: بعد التدريب)

  • تصور الإشغال الشبكة

    • يمكن العثور على جميع رموز التصور في utils/.

    شكر وتقدير

    • تم بناء إطار عمل Repo. وتنفيذ Clutnet على العمل الممتاز لـ Zeng et al : تعلم جداول البحث ثلاثية الأبعاد للتكيف مع تحسين الصور في الوقت الفعلي. TPAMI2020

    • يتم تنفيذ التجزئة متعددة الدقة بناءً على ترميز التجزئة السريعة لـ Nvidia Tiny-Cuda-NN.

    تقدير كبير لجهود العمل أعلاه وجميع المتعاونين واهتمامك!

    أتمنى أن يساعد عملنا بإخلاص! ؟ ؟

    bibtex؟ 

     @inproceedings{clutnet,
author = {Zhang, Fengyi and Zeng, Hui and Zhang, Tianjun and Zhang, Lin},
title = {CLUT-Net: Learning Adaptively Compressed Representations of 3DLUTs for Lightweight Image Enhancement},
year = {2022},
isbn = {9781450392037},
url = {https://doi.org/10.1145/3503161.3547879},
doi = {10.1145/3503161.3547879},
booktitle = {Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia},
pages = {6493–6501},
numpages = {9},
}

@INPROCEEDINGS{hashlut,
author={Zhang, Fengyi and Zhang, Lin and Zhang, Tianjun and Wang, Dongqing},
booktitle={2023 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)}, 
title={Adaptively Hashing 3DLUTs for Lightweight Real-time Image Enhancement}, 
year={2023},
volume={},
number={},
pages={2771-2776},
doi={10.1109/ICME55011.2023.00471}}
    يوسع
    معلومات إضافية
    تطبيقات ذات صلة
    نوصي لك
    أخبار ذات صلة الكل