AAAI 2022 低光照图像增强：LLFlow 项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLFlow 本项目是一个开源的低光照图像增强项目，基于Normalizing Flow技术。项目使用Python语言开发，利用PyTorch深度学习框架进行模型的构建和训练。
1. 项目基础介绍
LLFlow项目是AAAI 2022会议论文《Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow》的代码实现。该项目旨在通过Normalizing Flow技术对低光照图像进行增强，提升图像的视觉质量和亮度，使得图像在低光照条件下也能获得更多的细节和更清晰的视觉效果。
2. 项目核心功能
- 图像增强：通过Normalizing Flow模型对低光照图像进行增强处理，使图像在视觉效果上更加清晰。
- 性能评估：提供了多种评估指标（PSNR、SSIM、LPIPS）来评估模型性能，确保图像增强的效果达到预期。
- 模型训练与测试：支持在LOL和LOL-v2数据集上进行模型的训练和测试，同时提供了预训练模型以供直接使用。
- 自定义配置：用户可以根据自己的需求调整配置文件，自定义数据集路径、GPU配置等。
3. 项目最近更新的功能
- 性能优化：对模型进行了进一步的优化，提升了计算效率。
- 模型配置扩展：增加了更多的训练配置选项，使用户可以更灵活地调整模型参数。
- 文档更新：更新了项目文档，提供了更详细的安装、训练和测试指南。
- 预训练模型更新：提供了基于LOL和LOL-v2数据集的新预训练模型，进一步提升了模型的泛化能力。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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