文件名称：PyNET：使用PyNET从RAW图像文件生成RGB照片
文件大小：21KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-23 11:13:07
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 该库提供了RAW到RGB映射方法的实施和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 + 英伟达GPU 3.第一步 下载预训练的 ，并将其放入vgg_pretrained/文件夹。 下载经过预训练的，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，Google云端硬盘的配额限制了每天的下载量。 为了避免这种情况，您可以
【文件预览】：
PyNET-master
----dng_to_png.py(986B)
----README.md(8KB)
----test_model.py(2KB)
----vgg_pretrained()
--------.gitkeep(0B)
----utils.py(4KB)
----models()
--------original()
----train_model.py(8KB)
----model.py(10KB)
----LICENSE.md(19KB)
----results()
--------full-resolution()
----raw_images()
--------.gitkeep(0B)
----vgg.py(2KB)
----evaluate_accuracy.py(2KB)
----load_dataset.py(3KB)