【文件属性】：
文件名称：PyNET-PyTorch：使用PyNET从RAW图像文件生成RGB照片（PyTorch）
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-02 22:56:36
photos mobile computer-vision deep-learning camera
用单个深度学习模型替换移动相机ISP
1.概述
这是本文的另一种PyTorch实现。 原始代码和预先训练的模型可以在找到。
这个软件库提供PyTorch实现RAW到RGB映射方法和PyNET CNN在介绍。 该模型经过训练，可以将直接从移动相机传感器获得的RAW Bayer数据转换为使用专业的佳能5D DSLR相机拍摄的照片，从而取代了整个手工制作的ISP相机产品线。 提供的预训练PyNET模型可用于从使用Sony Exmor IMX380相机传感器捕获的RAW（DNG）图像文件生成全分辨率12MP照片。 对于华为P20和BlackBerry KeyOne智能手机，此方法的更多视觉效果可在找到。
2.先决条件
Python：scipy，numpy，imageio和枕头套件
库
英伟达GPU
3.第一步
下载预训练的（PSNR：21.17，MS-SSIM：0.8623） ，并将其放入models/original/文件夹中。
将下载并将其提取到raw_images/文件夹中。 此文件夹应包含三个子文件夹： train/ ， test/和full_resolution/
请注意，
【文件预览】：
PyNET-PyTorch-master
----train_model.py(7KB)
----results()
--------full-resolution()
----vgg.py(1KB)
----evaluate_accuracy.py(2KB)
----LICENSE.md(19KB)
----load_data.py(3KB)
----models()
--------original()
----utils.py(3KB)
----README.md(8KB)
----msssim.py(4KB)
----raw_images()
--------.gitkeep(0B)
----dng_to_png.py(981B)
----test_model.py(3KB)
----model.py(13KB)