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Deep-HdrReconstruction:PyTorch的官方实现“使用具有遮蔽功能和感知损失的CNN进行单图像HDR重构”...
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2021-05-28
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深度Hdr重建 正式实施“使用具有蒙版特征和感知损失的CNN进行单图像HDR重构”(SIGGRAPH 2020)| 我们提出了一种新颖的深度学习方法,通过以视觉上令人愉悦的方式恢复单个输入LDR图像的饱和像素来重建HDR图像。 我们的方法可以重建高亮度区域,例如窗户的明亮高光(红色插图),并生成视觉上令人愉悦的纹理和细节(绿色插入)。 有关该方法的更多信息,请访问。 要求 该代码库是使用PyTorch 1.2和Python 3.6开发和测试的。 Python 3.6+ 火炬1.2 火炬视觉 OpenCV 脾气暴躁的 张量板 tqdm 枕头 pyexr OpenEXR pip install -r requirements.txt 在安装pip之前,您可能必须通过适当的软件包管理器安装OpenEXR(例如,在Ubuntu上为sudo apt-get install openex
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Deep-HdrReconstruction-master.zip (43个子文件)
Deep-HdrReconstruction-master
evaluation.py 1KB
lib
util.py 4KB
log.py 4KB
__init__.py 0B
img_io.py 3KB
io.py 2KB
image.py 168B
requirements.txt 588B
dataset
__init__.py 1KB
hdrdata.py 2KB
places2.py 1KB
LICENSE 1KB
README.md 3KB
data
0002.png 1.27MB
0007.png 1.1MB
0011.png 1.13MB
0010.png 948KB
0013.png 910KB
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0005.png 1.11MB
0004.png 723KB
0012.png 725KB
0009.png 1011KB
0017.png 1.23MB
0006.png 1.22MB
crops
0002.png 770KB
0005.png 770KB
0004.png 770KB
0006.png 770KB
0001.png 770KB
0003.png 770KB
0001.png 1.28MB
0015.png 1.09MB
0014.png 1.13MB
0003.png 961KB
generate_data.py 1KB
opt.py 777B
network
vgg.py 742B
__init__.py 471B
softconvmask.py 5KB
net_utils.py 970B
.gitignore 2KB
test_hdr.py 4KB
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