STAR pytorch

스타-파이토치

종이 구현 "별 : 실시간 이미지 향상을위한 구조 인식 경량 변압기"(ICCV 2021).

CVF (PDF)

별 -dce

Adobe-Mit Fivek 데이터 세트에서 별이있는 저조도 향상의 Pytorch 구현. Star-Dce 디렉토리에서 찾을 수 있습니다. 여기서 우리는 CNN 백본을 Star로 대체하는 Zero-Dce (종이 | 코드)의 Pipleline을 채택합니다. 0-dce에서 각 이미지에 대해 네트워크는 곡선 그룹을 회귀 한 다음 소스 이미지에 반복적으로 적용됩니다. 원래 Repo Zero-Dce에서 자세한 내용을 찾을 수 있습니다.

요구 사항

• Numpy
• Einops
• 토치
• 횃불
• Opencv

데이트 세트

우리는 사용한 Adobe-Mit Fivek 데이터 세트 (Train | Test)에 대한 다운로드 링크를 제공합니다. 공정한 비교를 위해 Deepupe에 의해 분할 된 테스트 세트를 채택합니다.

교육 DCE 모델

원래 Star-Dce 모델을 훈련시키기 위해

 cd STAR-DCE
python train_dce.py 
  --lowlight_images_path "dir-to-your-training-set" 
  --parallel True 
  --snapshots_folder snapshots/STAR-ori 
  --lr 0.001 
  --num_epochs 100 
  --lr_type cos 
  --train_batch_size 32 
  --model STAR-DCE-Ori 
  --snapshot_iter 10 
  --num_workers 32 

기준 CNN 기반 DCE-NET (W 또는 W O 풀링)를 훈련시키기 위해,

 cd STAR-DCE
python train_dce.py 
  --lowlight_images_path "dir-to-your-training-set" 
  --parallel True 
  --snapshots_folder snapshots/DCE 
  --lr 0.001 
  --num_epochs 100 
  --lr_type cos 
  --train_batch_size 32 
  --model DCE-Net 
  --snapshot_iter 10 
  --num_workers 32 

또는

 cd STAR-DCE
python train_dce.py 
  --lowlight_images_path "dir-to-your-training-set" 
  --parallel True 
  --snapshots_folder snapshots/DCE-Pool 
  --lr 0.001 
  --num_epochs 100 
  --lr_type cos 
  --train_batch_size 32 
  --model DCE-Net-Pool 
  --snapshot_iter 10 
  --num_workers 32 

훈련 된 모델의 평가

당신이 훈련 한 Star-dce 모델을 평가하려면

 cd STAR-DCE
  python test_dce.py 
  --lowlight_images_path  "dir-to-your-test-set" 
  --parallel True 
  --snapshots_folder snapshots_test/STAR-DCE 
  --val_batch_size 1 
  --pretrain_dir snapshots/STAR-ori/Epoch_best.pth 
  --model STAR-DCE-Ori 

교육을받은 DCE-NET 모델을 평가하려면

 cd STAR-DCE
  python test_dce.py 
  --lowlight_images_path  "dir-to-your-test-set" 
  --parallel True 
  --snapshots_folder snapshots_test/DCE 
  --val_batch_size 1 
  --pretrain_dir snapshots/DCE/Epoch_best.pth 
  --model DCE-Net 

소환

이 코드가 귀하의 연구에 도움이된다면, 우리 논문을 인용하십시오 :)

 @inproceedings{zhang2021star,
  title={STAR: A Structure-Aware Lightweight Transformer for Real-Time Image Enhancement},
  author={Zhang, Zhaoyang and Jiang, Yitong and Jiang, Jun and Wang, Xiaogang and Luo, Ping and Gu, Jinwei},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
  pages={4106--4115},
  year={2021}
}