EnlightenGAN: [IEEE TIP 2021] EnlightenGAN

简介：
EnlightenGAN是发表于IEEE Transactions on Image Processing (TIP) 2021的一篇论文，提出了一种新颖的生成对抗网络框架，用于低光图像增强。该方法通过模拟自然光照条件下的成像过程，实现了高质量的图像亮度提升和细节恢复，在夜间或弱光环境下能够显著改善照片清晰度与色彩表现力，为低光照场景中的摄影技术带来了革新性突破。 为了开始《IEEE图像处理交易》2020年论文中的实验，请确保您的环境已准备好Python3.5，并至少配备三个1080ti GPU或调整批大小以适应较小的GPU配置。 安装所需的库： ```shell pip install -r requirement.txt ``` 创建一个名为model的目录，下载VGG预训练模型并将其放入此目录中。在开始培训之前，请启动visdom.server进行可视化。 ```shell nohup python -m visdom.server -port=8097 & ``` 然后运行以下命令以开始训练： ```shell python scripts/script.py --train ``` 对于测试过程，您需要下载预训练模型并将其放入`./checkpoints/enlightening`目录中。创建两个目录：`../test_dataset/testA和../test_dataset/testB`. 将您的测试图像放在`../test_dataset/testA `中。 注意: 确保按照上述步骤正确配置环境，以便顺利进行实验操作。