【文件属性】：
文件名称：DeepUPE:使用深度照明估计的曝光不足的照片增强
文件大小：8.88MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-12 09:59:21
附件源码 文章源码
使用深度照明估计的曝光不足的照片增强
1，2，1，3，2，1,3
1香港中文大学2中山大学3腾讯优图实验室
，
用法
克隆存储库：
git clone https://github.com/wangruixing/DeepUPE.git
安装Python依赖项，运行：
cd main
pip install -r requirements.txt
make
评估：可以从下载测试集。 它包括来自MIT-Adobe FiveK 4500-5000的500对图像。 您可以下载并运行：
python main/run.py checkpoints < input file path > < output>
PSNR评估代码在avg_psnr.m中。 修改“ avg_psnr.m”中的相关路径，然后运行它。
勘误
我们最近发现了在计算PSNR时的实现错误。 幸
【文件预览】：
DeepUPE-master
----checkpoints()
--------model.ckpt.index(6KB)
--------model.ckpt.data-00000-of-00001(11.43MB)
--------model.ckpt.meta(896KB)
--------checkpoint(77B)
----psnr_rgb.m(527B)
----metrics.py(929B)
----README.md(2KB)
----main()
--------ops()
--------utils.py(845B)
--------hdrnet_ops.py(2KB)
--------run.py(5KB)
--------requirements.txt(132B)
--------__init__.py(575B)
--------models.py(13KB)
--------Makefile(1017B)
--------.cache()
--------layers.py(7KB)
--------.gitignore(10B)
--------data_pipeline.py(17KB)
----avg_psnr.m(731B)