Zero-DCE: 零DCE的代码与模型

简介：
Zero-DCE项目致力于提供一种无需详细参数调整即可运行的去雾增强模型。此零配置深度图像编辑方法使用户能够轻松地改善受雾霾影响的照片质量，从而节省大量调试时间并提高工作效率。 用于弱光图像增强的零参考深曲线估计 Zero-DCE的实现仅限于非商业用途。 要求： - Python 3.7 - 火炬1.0.0 - OpenCV - 火炬视觉0.2.1 - CUDA 10.0 无需特殊配置，只需基本环境即可。或者您可以创建一个conda环境来运行我们的代码：`conda create --name zerodce_env opencv pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda100 python=3.7 -c pytorch` 文件夹结构： 首先下载Zero-DCE_code，下面是基本的文件夹结构。 ├── data │ ├── test_data # 测试数据。您可以创建新的测试数据。