Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization

Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization

RainNet [CVPR 2021] Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RainNet

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization的开源实现，基于计算机视觉和图像处理领域的研究成果。项目主要使用Python编程语言，依赖于PyTorch深度学习框架，旨在通过区域感知自适应实例归一化技术，提升图像调和效果。

2. 项目的核心功能

项目核心功能是提出了一种简单而有效的区域感知自适应实例归一化（RAIN）模块。该模块能够显式地从背景中提取视觉样式，并将其自适应地应用于前景。在现有图像调和网络中，RAIN模块可以作为即插即用的模块使用，并能够带来显著的性能提升。主要功能包括：

• 区域感知样式提取：从背景中提取样式信息，以便更好地与前景融合。
• 自适应应用：将提取的样式信息自适应地应用于前景，实现图像调和。
• 兼容现有网络：RAIN模块可以轻松集成到现有的图像调和网络中，提升其性能。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 模型训练与数据预处理：添加了对iHarmony4数据集的预处理代码，以及对模型的训练脚本，方便用户从头开始训练自己的模型。
• 模型评估：提供了模型评估的代码，支持在iHarmony4数据集上进行性能评估，并保存评估结果。
• 自定义示例测试：允许用户测试自己的图像示例，通过提供图像路径，用户可以测试模型在自定义图像上的效果。
• 性能优化：通过对模型和数据处理的优化，提升了模型的PSNR分数，现在可以达到38.14。

通过这些更新，项目不仅提高了性能，也增强了用户友好性，使得用户能够更容易地使用和改进该技术。

RainNet [CVPR 2021] Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RainNet