图像修复新的创作思路：CVPR 2021、代码测评
图像修复-代码环境搭建-知识总结 感谢每位读者大大、学术探讨小伙伴的支持和认可
文章目录 基本信息 下载代码 环境搭建 Demo 测试运行 时间内存复杂度测评 训练 附源码+论文 这篇文章可以带给我们的思考 博主 AI 领域八大干货专栏、诚不我欺 预祝各位 前途似锦、可摘星辰
基本信息
Restoring Extremely Dark Images in Real Time实时恢复极暗的图像https://github.com/MohitLamba94/Restoring-Extremely-Dark-Images-In-Real-TimeLamba_Restoring_Extremely_Dark_Images_in_Real_Time_CVPR_2021_paper.pdf
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
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
环境搭建
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）
不熟悉的可以去看我的这个博文Linux下cuda10.0安装Pytorch和Torchvision——啥版本都能装
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
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
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
https://zhuanlan.zhihu.com/p/437764659
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
博主 AI 领域八大干货专栏、诚不我欺
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预祝各位 前途似锦、可摘星辰
作为全网 AI 领域 干货最多的博主之一，❤️ 不负光阴不负卿 ❤️❤️ 过去的每一天、想必你也都有努力、祝你披荆斩棘、未来可期
深度学习模型训练推理——基础环境搭建推荐博文查阅顺序【基础安装—认真帮大家整理了】
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