RECNet

혼합 노출 보정을 위한 지역 인식 노출 일관성 네트워크(AAAI 2024)

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1. 소개

이 저장소는 RECNet의 공식 구현으로, 더 많은 구현 세부 정보가 제공됩니다.

2. 요구사항

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

3. 데이터 세트 준비

자세한 내용은 ENC를 참조하세요.

4. 테스트

 bash scripts/test.sh

5. 훈련

 bash scripts/train.sh

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소환

이 연구가 귀하의 연구에 유용하다고 생각되면 다음을 인용해 보십시오.

 @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}
}

감사의 말

이 저장소는 ENC를 기반으로 합니다. 코드 덕분입니다!