暗图像图像修复处理CVPR2021

声明:本博文做了该代码的测试分享,敬请查阅;

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本文、节选自 图像修复专栏

图像修复新的创作思路:CVPR 2021、代码测评


📘 基本信息


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该论文所致力于解决的问题

  • 极暗图像变为 亮的图像(图像修复)
  • 从而提升(解决)极暗图像的目标检测问题

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📘 下载代码


方式一(网络受限、可能下载失败)

git clone https://github.com/MohitLamba94/Restoring-Extremely-Dark-Images-In-Real-Time.git

方式二(手动下载、copy 到服务器、解压即可)

  • 解压命令,例如
unzip Restoring-Extremely-Dark-Images-In-Real-Time-main.zip 

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📘 环境搭建


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激活一个 PyTorch 1.4 的已有环境(我的博文已经安装过很多个版本、此处不再重复赘述)

conda activate torch14

# 安装一些我的环境运行该代码、缺少的库

pip install rawpy
pip install ptflops


📘 Demo 测试运行


cd Restoring-Extremely-Dark-Images-In-Real-Time

python demo.py
  • 运行输出如下
python demo.py

# GPU 占用 不会很高


...... Loading all files to CPU RAM

Image No.: 1, Amplification_m=1: 53.080570220947266
Image No.: 2, Amplification_m=1: 22.907602310180664
Image No.: 3, Amplification_m=1: 45.878238677978516

Files loaded to CPU RAM......


 Network parameters : 784768

Device on GPU: True
Restored images saved in DEMO_RESTORED_IMAGES directory

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📘 时间内存复杂度测评


Measure Time-Memory Complexity

  • python time_complexity.py
  • 运行效果如下
 python time_complexity.py

---Our Model parameters : 784768


---SID model parameters : 7760748

Computational complexity of Our model for a 8MP image:   41.38 GMac
Computational complexity of SID model for a 8MP image:   440.46 GMac
Beginning Warmup...
Time taken by our model on CPU for 8MP image : 1.0671975135803222 seconds
Time taken by SID model on CPU for 8MP image : 8.417949628829955 seconds


📘 训练


训练部分、参考 train_test_ours/train.py 即可


暂不展开、以后如果项目中用到、有需要再补充

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📕 附源码+论文


这些其实都很好下载、代码此次也没有改动、即可顺利运行

链接:https://pan.baidu.com/s/129MAPqMJtNp1v57gHZDMCA 
提取码:moli

📕 这篇文章可以带给我们的思考


翻译部分、参考链接

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特色

  • 轻量化
  • 图像修复+目标检测 结合
  • 突出解决实际模型部署落地中的困难点:
  • 修复网络、单张图像推理速度慢
  • 暗图像目标检测存在困难

这是一个 图像修复+目标检测 结合 针对 实际落地存在的现实困难 提出的解决方案,也许可以成为我们小伙伴,创作一篇文章(Paper)的灵感基石

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765_blue.jpg

博主简介:墨理,2020年 硕士毕业,目前从事图像算法,AI工程化 相关工作

  • 🍊 计算机视觉:超分重建、图像修复、目标检测、风格迁移 等领域 稍有所学
  • 🍊 AI 工程化:Ncnn、MNN、TensorRT 正在 学习
  • 🍊 C++、Python、Java 略懂一二

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