RECNet

混合露出補正のための地域認識型露出一貫性ネットワーク (AAAI 2024)

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1. はじめに

このリポジトリは RECNet の公式実装であり、実装の詳細がここに表示されます。

2. 要件

 python=3.8.16
pytorch=2.0.1
torchvision=0.8
cuda=11.7
opencv-python

3. データセットの準備

詳細についてはENCを参照してください。

4. テスト

 bash scripts/test.sh

5. トレーニング

 bash scripts/train.sh

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引用

この研究があなたの研究に役立つと思われる場合は、以下を引用することを検討してください。

 @inproceedings{DBLP:conf/aaai/LiuFWM24,
  author       = {Jin Liu and
                  Huiyuan Fu and
                  Chuanming Wang and
                  Huadong Ma},
  editor       = {Michael J. Wooldridge and
                  Jennifer G. Dy and
                  Sriraam Natarajan},
  title        = {Region-Aware Exposure Consistency Network for Mixed Exposure Correction},
  booktitle    = {Thirty-Eighth {AAAI} Conference on Artificial Intelligence, {AAAI}
                  2024, Thirty-Sixth Conference on Innovative Applications of Artificial
                  Intelligence, {IAAI} 2024, Fourteenth Symposium on Educational Advances
                  in Artificial Intelligence, {EAAI} 2014, February 20-27, 2024, Vancouver,
                  Canada},
  pages        = {3648--3656},
  publisher    = {{AAAI} Press},
  year         = {2024},
  url          = {https://doi.org/10.1609/aaai.v38i4.28154},
  doi          = {10.1609/AAAI.V38I4.28154}
}

謝辞

このリポジトリは ENC に基づいています。ENC のコードに感謝します。