LEDNet 开源项目使用教程

LEDNet 开源项目使用教程

LEDNet [ECCV 2022] LEDNet: Joint Low-light Enhancement and Deblurring in the Dark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/led/LEDNet

1. 项目介绍

LEDNet 是一个用于在低光条件下进行图像增强和去模糊的开源项目，由 Shangchen Zhou、Chongyi Li 和 Chen Change Loy 在 ECCV 2022 上提出。该项目的主要目标是解决在黑暗环境中拍摄的图像质量问题，通过联合进行低光增强和去模糊处理，提升图像的视觉效果。

LEDNet 的核心技术包括：

• 低光增强：在低光条件下提升图像的亮度和细节。
• 去模糊：去除图像中的模糊效果，使图像更加清晰。

该项目基于 PyTorch 框架开发，提供了预训练模型和训练代码，方便用户进行快速推理和进一步的研究开发。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.8
• PyTorch >= 1.7.1
• CUDA >= 10.1

你可以通过以下命令安装 Python 依赖：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/sczhou/LEDNet.git
cd LEDNet

# 创建并激活 Conda 环境
conda create -n lednet python=3.8 -y
conda activate lednet

# 安装 Python 依赖
pip3 install -r requirements.txt

2.2 下载预训练模型

你可以通过以下命令下载预训练模型：

python scripts/download_pretrained_models.py LEDNet

2.3 快速推理

使用预训练模型进行图像推理的示例代码如下：

# 测试 LEDNet (论文模型)
python inference_lednet.py --model lednet --test_path /path/to/input_images

# 测试重新训练的 LEDNet (更高的 PSNR 和 SSIM)
python inference_lednet.py --model lednet_retrain --test_path /path/to/input_images

# 测试 LEDNetGAN
python inference_lednet.py --model lednetgan --test_path /path/to/input_images

推理结果将保存在 results 文件夹中。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

LEDNet 可以广泛应用于以下场景：

• 夜间监控：提升夜间监控摄像头的图像质量，增强细节和清晰度。
• 低光摄影：改善低光条件下的摄影效果，使照片更加明亮和清晰。
• 自动驾驶：提升自动驾驶系统在低光条件下的视觉感知能力。

3.2 最佳实践

• 数据集准备：在训练模型之前，确保你已经准备好了 LOL-Blur 数据集，并将其路径配置在选项文件中。
• 模型训练：使用提供的训练脚本进行模型训练，可以根据需要选择是否使用 GAN 进行训练。
• 模型评估：使用提供的评估脚本对模型进行评估，计算 PSNR、SSIM 和 LPIPS 等指标。

4. 典型生态项目

LEDNet 作为一个图像处理项目，可以与其他图像处理和计算机视觉项目结合使用，例如：

• BasicSR：一个用于图像超分辨率和图像恢复的开源框架，LEDNet 基于 BasicSR 开发。
• IQA-PyTorch：一个用于图像质量评估的工具箱，LEDNet 使用该工具箱进行模型评估。
• Replicate：一个用于部署和运行机器学习模型的平台，LEDNet 可以在 Replicate 上进行快速部署和推理。

通过结合这些生态项目，可以进一步提升 LEDNet 的功能和应用范围。

LEDNet [ECCV 2022] LEDNet: Joint Low-light Enhancement and Deblurring in the Dark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/led/LEDNet