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Conditional Sequential Modulation for Efficient Global Image Retouching 是一种图像修饰方法#xff0c;主要用于对图像进行全局的高效调整。该方法基于深度学习技术#xff0c;通过引入条件向量来实现对图像特征的调制#xff0c;以达到改善…【算法介绍】
Conditional Sequential Modulation for Efficient Global Image Retouching 是一种图像修饰方法主要用于对图像进行全局的高效调整。该方法基于深度学习技术通过引入条件向量来实现对图像特征的调制以达到改善图像质量和视觉效果的目的。
该方法主要包括两个网络Base Network和Condition Network。Base Network是一个三层1x1的卷积层相当于三个独立处理每个像素的多层感知器MLP。Condition Network则用于生成条件向量该向量会被用来对Base Network的中间结果进行缩放scaling和移位shifting操作从而实现对图像特征的调制。
这种方法的主要优点在于其高效性和灵活性。由于所有滤波器的大小都是1x1因此网络的参数数量非常少这使得网络能够快速地处理大分辨率的图像。此外通过引入条件向量该方法可以在不同风格间进行切换从而实现对图像增强效果的控制。
该方法在MIT-Adobe FiveK数据集上进行了大量实验并达到了最先进的性能同时参数量也是最少的。实验结果证明了该方法的有效性和优越性。
总的来说Conditional Sequential Modulation for Efficient Global Image Retouching 是一种高效、灵活且参数量少的图像修饰方法对于改善图像质量和视觉效果具有重要的应用价值。
【论文简介】 论文题目Conditional Sequential Modulation for Efficient Global Image Retouching
论文地址https://arxiv.org/pdf/2009.10390.pdf
代码地址https://github.com/hejingwenhejingwen/CSRNet 文章使用了一个条件向量通过加入条件向量可以较大幅度提升效果同时可以控制图像增强的效果在不同风格间进行切换。另外网络可以做到很小轻量级对大分辨率的图像处理的速度也会较快。
【效果展示】 【实现部分代码】
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;
using OpenCvSharp;namespace FIRC
{public partial class Form1 : Form{Mat src new Mat();ImageRetouchNet pl new ImageRetouchNet();public Form1(){InitializeComponent();}private void button1_Click(object sender, EventArgs e){OpenFileDialog openFileDialog new OpenFileDialog();openFileDialog.Filter 图文件(*.*)|*.jpg;*.png;*.jpeg;*.bmp;openFileDialog.RestoreDirectory true;openFileDialog.Multiselect false;if (openFileDialog.ShowDialog() DialogResult.OK){src Cv2.ImRead(openFileDialog.FileName);pictureBox1.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(src);}}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){pl.LoadWeights(Application.StartupPath \weights\csrnet_360x640.onnx);}private void button3_Click(object sender, EventArgs e){if (pictureBox1.Image null){return;}var image pl.Inference(src);pictureBox2.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(image); //Mat转Bitmap}}
}【视频演示】
https://www.bilibili.com/video/BV1tu4m1A76Q/?vd_source989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee
【源码下载】 【测试环境】
vs2019,netframework4.7.2,opencvsharp4.8.0
【参考文献】
[1] https://blog.csdn.net/zhognsc08/article/details/127398036
