# 使用 PyTorch 实现随机光照增强
在计算机视觉和深度学习领域，数据增强是一种常见的技术，用于扩展训练数据的多样性，以改善模型的性能。光照变化是数据增强的一部分，能够使模型在不同的光照条件下表现更好。本篇文章将带领你学习如何在 PyTorch 中实现随机光照增强。我们将通过一系列步骤来实现这个目标。
## 整体流程
在开始之前，首先让我们看一下整个流程。下面是一个表格，展示了实现随机
文章目录PyTorch Lightning入门教程（二）前言单机多卡多机多卡半精度训练 PyTorch Lightning入门教程（二）前言pytorch lightning提供了比较方便的多GPU训练方式，同时包括多种策略和拓展库，比如ddp，fairscale等，下面将从单机多卡和多机多卡两个角度介绍。单机多卡pytorch lightning的官网提供了比较详细的使用方法，可以参考http
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2023-11-02 10:12:56
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# 低光照增强与Pytorch的应用
在计算机视觉中，低光照图像处理是一个重要且复杂的任务。由于环境光线的不足，图像往往会显得昏暗且模糊，难以提取有用信息。因此，低光照增强技术亟需被开发出来，以提高图像的可见性和可用性。本文将重点介绍如何使用Pytorch进行低光照增强，并提供一个示例代码。
## 低光照增强的基本概念
低光照增强的目标是改善因光线不足而导致的图像质量问题。通常，这包括去噪、
前言 RGB特征信息少、提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题，给检测带来一定的难度。 ?使用图像增强模块对原始图像进行画质提升，恢复各类图像信息，再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测，有效提高检测的精确度。传统方法、Retinex、EnlightenGAN、SCI、Zero-DCE、IceNet、RRDNet、URetinex-Net等低
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2024-08-09 16:08:06
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（但是不知道是不是高版本的问题，有一些库是缺失的，比如我做到后期想用face一类的头文件，缺失！还有OpenCv里的一些训练器进行人脸识别也用不了，应该要先用cmake进行编译资源（contribute)这里后续我会重新再弄一下，再配置一下，有需要的我会再出一篇文去讲解p.s. 写在前面的话：此文章单纯是为了小伙伴有需要的可以参考一下，另一方面我在这里也只是为了存个档。（实验目的：1．熟悉图像的表
1.梯度下降（Gradient Descent Algorithm）¶代码说明：1.求损失函数（训练集mse/abs随机样本）2.and求梯度函数3.梯度下降公式w = w -学习率 * 梯度函数``import matplotlib.pyplot as plt
#准备数据
x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]
#猜测任意权重
w =
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2023-09-12 12:38:57
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Dual Illumination Estimation for Robust Exposure Correction论文学习和总结摘要：前言相关工作方法实施和参数设置实验更多的分析Conclusion and Future Work 摘要：曝光校正是图像处理和计算摄影的基本任务之一。尽管各种方法被提出，它们要么不能产生视觉上令人愉悦的结果，或者仅适用于有限类型的图像（例如曝光不足的图像）。在本
论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8373911项目地址：https://github.com/weichen582/GLADNet作者：北大abstract在这篇文章中，我们讨论了微光增强的问题。我们的核心思想是先计算出弱光输入的全局光照估计，然后在估计的指导下调整光照，并通过与原始输入的级联来补充
之前我们做的闪烁LED和流水灯，灯效都是循环的。这次我们来尝试一些不一样的——每一次随机选择一个LED并点亮。要实现随机的效果，我们要用C语言标准库中的相关设施：1 #define RAND_MAX /*implementation defined*/
2 int rand();
3 void srand(unsigned seed);以上设施都定义在 <stdlib.h>&
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2024-06-15 06:15:32
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1、场景需求 在现实场景中，由于光线、视角等问题会导致我们拍摄出来的照片比较阴暗，具体的图片如下图中的1、3、5列所示，然后这些阴暗的图片不仅会影响我们的观察，而且会极大的影响计算机视觉处理算法的效果，2、4、6列表示的是使用了低光照图像增强算法之后的效果。本文主要针对低光照的图片展开论述，对经典的一些低光照图像增强算法进行了总结和初略的分析。2、Retinex算法论文链接-Github链接2.1 Retinex算法简介 Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的
原创
2021-08-13 09:36:17
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编辑：Happy 本文是南开大学程明明与南洋理工大学Chen ChangeLoy等人关于深度学习时代的低光图像增强的综述。本文从低光图像增强的数据集、网络架构、损失函数、学习机制等不同角度对其进行了系统性的总数；为评估不同方法的泛化性与鲁棒性还提出了一个大尺度低光图像数据集；与此同时，针对低光图像增强存在的挑战以及未来有研究价值的方向进行了探讨。强烈推荐给各位low-level领域的同学！Abst
torchvision 是 torch 中计算机视觉库，提供了3种类型的接口，包括 datasets、transforms、model，其中 transforms 封装了各种图像数据增强的方法 裁剪transforms.CenterCrop(size)：从图像中心裁剪图片size：裁剪尺寸transforms. RandomCrop：从图像中随机裁剪出指定尺寸的图片size：裁减尺寸pa
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2023-06-13 18:56:34
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数据增强数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。 数据增强 ---> 如我们高考之前做的五年高考，三年模拟一 、 transforms. --
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2024-04-02 05:56:10
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EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision论文解读Motivation and introduction最近在xiajiba看一些论文，看到了关于低光图像增强的无监督学习的一篇论文。如题。作者题目起的非常低调，大概表达的意思是做了一件事情，之后论文的故事讲的也非常好。作者在introduction中介绍了现有的一些
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2024-05-17 20:40:49
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之前在做光照对于高层视觉任务的影响的相关工作，看了不少基于深度学习的低光照增强（low-light enhancement）的文章，于是决定简单梳理一下。光照估计（illumination estimation）和低光照增强（low-light enhancement）的区别：光照估计是一个专门的底层视觉任务（例如[1,2,6]），它的输出结果可以被用到其它任务中，例如图像增强、图像恢复（处理色差
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2024-08-20 17:33:10
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本文介绍改进INDANE算法的低照度图像增强改进算法（AINDANE算法），《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》INDANE算法文章链接概述改进算法同样采用亮度提升和对比度增强两个独立模块分别处理。1、通过使用非线性传递函数实现的亮度提升
Abstract 同时增强弱光图像并去除其噪声是不适定的，我们观察到噪声在不同频率层中表现出不同的对比度，并且在低频层比在高频层更容易检测噪声。受此启发，我们提出了一种基于频率的分解和增强模型，用于微光图像增强。基于该模型，我们提出了一种新的网络，该网络首先学习在低频层恢复图像对象，然后基于恢复的图像对象增强高频细节。此外，为了便于学习，我们还准备了一个新的具有真实噪声的微光图像数据集。
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2024-04-22 16:15:35
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Camshift原理camshift利用目标的颜色直方图模型将图像转换为颜色概率分布图，初始化一个搜索窗的大小和位置，并根据上一帧得到的结果自适应调整搜索窗口的位置和大小，从而定位出当前图像中目标的中心位置。 分为三个部分： 1--色彩投影图（反向投影）： (1).RGB颜色空间对光照亮度变化较为敏感，为了减少此变化对跟踪效果的影响，首先将图像从RGB空间转换到HSV空间。(2).然后对其中的H分
后面的所有变换，均以此为原图：一、改变尺寸resizeimport math
import random
import torch
from PIL import Image, ImageDraw
import torchvision.transforms.functional as F
def resize(img, boxes, size, max_size=1000):
w, h
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2024-08-21 16:56:11
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一、继承nn.Module类并自定义层我们要利用pytorch提供的很多便利的方法，则需要将很多自定义操作封装成nn.Module类。首先，简单实现一个Mylinear类： from torch import nn
# Mylinear继承Module
class Mylinear(nn.Module):
# 传入输入维度和输出维度
def __init__(self,in_d
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2024-08-13 21:58:04
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