露出過多と露出不足を機械学習モデルで一度に解決

明るすぎるところと暗すぎるところの混在する画像をきれいにしたい

既存の露出補正用の機械学習モデルは、露出過多と露出不足のどちらか一方しか補正できないものが多かったです。

LCDPNetで一発解決

LCDPNetは画像内の明るすぎる部分と暗すぎる部分を特定して、それぞれ補正してくれます。
これにより、明るい部分が過剰になることなく暗い部分が補正されます。

使い方

リポジトリをクローン。

src/config/ds/test.yaml
で入力画像ディレクトリを以下のように指定します。

test.yaml

# @package ds
class: img_dataset
name: ours-cslab.test
input:
  - images/*
GT:
  - images/*

提供されているweightを指定します。

git clone https://github.com/hywang99/LCDPNet.git
cd LCDPNet/
pip install hydra-core --upgrade
pip install pytorch_lightning
pip install ipdb
pip install kornia
pip install wandb
pip install thop
python src/test.py checkpoint_path="trained_on_ours.ckpt"

saveフォルダの名前など聞かれた場合は、入力してエンターします。

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