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mediaTek_ST_Learning:联发科技ML竞赛的学生教师培训
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2021-03-19
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智能手机ISP的深度学习 概述 该存储库为在提供了基线模型PUNET的实现。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Fujifilm 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。所提供的经过预先训练的PUNET模型可用于从使用Sony IMX586相机传感器捕获的RAW图像文件中生成全分辨率12MP照片。 PUNET是从PyNET修改而来的类似UNet的体系结构,并且是项目的扩展。 内容: 先决条件 Python:numpy,scipy,imageio和枕头套件 + 用于训练的GPU(例如Nvidia GeForce GTX 1080) 数据集和模型准备 下载Mediatek预训练的PUNET模型并将其放入models/original/文件models/original/文件夹中。 下载培训数据并将其提取到raw_im
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mediaTek_ST_Learning-master
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PUNET_results_full.png 2.24MB
README.md 18KB
pb2tflite.sh 245B
test_model.py 3KB
Learned_Smartphone_ISP_Baseline.ipynb 431KB
LICENSE 11KB
vgg_pretrained
.gitkeep 0B
.ipynb_checkpoints
Learned_Smartphone_ISP_Baseline-checkpoint.ipynb 434KB
utils.py 8KB
models
.gitkeep 0B
train_model.py 8KB
model.py 7KB
tools
dng2png.py 1KB
README.md 1KB
count_stats.py 2KB
edit_suffix.py 905B
results
full-resolution
.gitkeep 0B
raw_images
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vgg.py 2KB
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