
mai21-smartphone-isp-learned
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简介:
本项目mai21-smartphone-isp-learned专注于智能手机图像信号处理器(ISP)的深度学习优化技术研究与开发,致力于提升手机摄影体验和图像质量。
智能手机ISP的深度学习概述
该存储库提供了基线模型PUNET的实现,这个模型经过训练可以将直接从移动相机传感器获取的RAW Bayer数据转换为使用专业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。提供的预训练PUNET模型可用于处理由Sony IMX586相机传感器捕获的RAW图像文件,并生成全分辨率12MP照片。
PUNET是从PyNET修改而来的类似UNet的架构,并且是项目的扩展。内容包括:继续训练、测试/推论;使用提供预先训练好的模型,以及自行获取模型并将检查点转换为pb格式;将.pb 文件转换为tflite文件进行TFLite推理(可选);一些有用的工具。
结果文件夹结构(默认)
- 模型优化
- 常见问题
- 引文
- 执照
先决条件:Python,包括numpy、scipy、imageio和pillow套件。TensorFlow 1.15
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