RetinexNet: 基于Tensorflow的RetinexNet实现

简介：
RetinexNet简介：本项目基于TensorFlow框架实现了RetinexNet模型，用于图像增强处理。它能够有效改善图像细节，适用于多种视觉场景优化需求。 RetinexNet 是一个基于TensorFlow的深度Retinex分解实现，能够增强弱光图像的质量。它在BMVC18会议上进行了口头介绍。 要使用我们的模型快速测试您自己的图像，您可以运行以下命令： ``` python main.py --use_gpu=1 \ # 使用GPU或不使用 --gpu_idx=0 \ --gpu_mem=0.5 \ # GPU内存使用量 --phase=test \ --test_dir=/path/to/your/test/dir/ \ --save_dir=/pa/to/save/result/ ``` 请确保您的环境配置满足Python Tensorflow >= 1.5.0 和 numpy 的要求。