05 2023 档案
摘要：/home/mmsys/anaconda3/envs/LLFormer/bin/python /media/mmsys/6f1091c9-4ed8-4a10-a03d-2acef144d2e1/SXY/ablation/LLormer-DA/train_psnrssim.py load traini
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摘要：1. # narrow切片 x1, x2 = (x.narrow(1, 0, self.split_len1), x.narrow(1, self.split_len1, self.split_len2)) 假设输入的张量是x，那么这句代码的作用是将x在第1维（即行数）上分别切割为两个长度分别为se
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摘要：大佬链接：CVPR2023 低光照图像增强论文阅读 基于结构先验的图像增强 - 知乎 (zhihu.com) 一 motivation 1. 现有低光照图像增强方法忽视了在低光照区域结构信息建模对增强的作用（ignore the explicit modeling of structural det
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摘要：一. motivation 以前的大多数LIE算法使用单个输入图像和几个手工制作的先验来调整照明。然而，由于单幅图像信息有限，手工先验的适应性较差，这些解决方案往往无法揭示图像细节。 二. contribution 1. 提出一个成对低光图像输入（相同内容，不同的曝光度） 2. 在输入之前进行了一个
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摘要：1、nn.ReflectionPad2d 对输入图像以最外围像素为对称轴，做四周的轴对称镜像填充。 大佬链接：(14条消息) torch.nn.ReflectionPad2d()的用法简介_nn.reflectionpad2d(1)_啊菜来了的博客-CSDN博客 # 对四周都填充3行 nn.Refl
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摘要：1. 设置自适应大小 2. 保存为PDF时取消辅助功能文档标记 3. 导出来的图片可能出现失真情况： 粘贴到PPT中之后再从PPT中选中从QQ发送，就不会出现失真情况 4.选择圆圈＋和圆圈× 5、放大画布 按住Ctrl+ 画布右下角 6、取消中间的虚线 7、选择容器 再至于底层 8、visio连接线
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摘要：1. SKNet输入要求x.shape=[2,3,256,256] 直接concat[input, V_chanel] shape=[2,4,256,256] 报错显示： 解决办法：conv(4,3,3,3）通过out_chanel=3强制转换为3通道 2.测试epoch=10，ssim=0.1,
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摘要：SKNet在lolv1数据集 epoch=200 ： psnr=22.92 SSIM = 0.9033 /home/mmsys/anaconda3/envs/SFNet/bin/python3.8 /media/mmsys/6f1091c9-4ed8-4a10-a03d-2acef144d2e1/S
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摘要：一. Motivtaion 低光图像增强目前的方法不能同时处理低亮度、低对比度、颜色失真 二.Contribution 1. 提出一个全局组件可以有效提高处理速度 2. 设计了几个新奇的损失函数 三. Network 对应代码有点出入： 网络结构解读： GFE： 获取图像的HSV（Hue:色调，S饱
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摘要：一. motivation 对于区域含有较高的峰值信噪比（SNR）则可利用局部信息进行图像增强，但是对于区域含有很低的SNR，则无法利用局部信息，此时非局部信息就非常重要 二. contribution 提出（1）一个利用卷积结构设计的短分支方便利用局部信息，一个利用transformer结构设计的
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摘要：1. motivation （1）低光增强不能处理复杂的场景 （2）需要耗费大量的计算 2.contribution （1）节省计算 （2）发明了自监督的SCI模块（SCI的核心是引入额外的网络模块（自校准照明）来辅助训练，而不是用于测试） 大佬链接：(11条消息) 低照度增强--论文阅读【《Tow
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摘要：1. tensor索引 [:, 0:3 , ] 代表从0行开始，一共3-0行 b = torch.arange(16,dtype=float).reshape(1, 4, 4) print(b) print(b[ :, 0:1, ])
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