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artandlol
V2EX  ›  机器学习

分享一个机器学习的例子, HDR-NET

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  •   artandlol · 2017-11-11 13:48:46 +08:00 · 3171 次点击
    这是一个创建于 2569 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    HDR-NET 是谷歌和 MIT 开发的,通过机器学习进行快速处理图片的技术。

    通过 CNN 实现实时图像增强的方法,能够在手机上快速实现 HDR。

    项目地址 [环境 linux tensorflow-gpu python2.7 N 卡] :

    https://github.com/google/hdrnet

    • 效果图:

    不像 prisma 只能在线处理,HDR-NET 实现了 APP 离线处理,再也不担心拍照光线和颜色有问题。

    • 论文地址:

    http://101.96.8.165/groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/data/hdrnet.pdf

    • 数据集地址:

    http://groups.csail.mit.edu/graphics/fivek_dataset/

    第 1 条附言  ·  2017-11-11 15:14:15 +08:00
    docker 安装 深度学习环境可参考
    >http://blog.csdn.net/u011291159/article/details/66970202
    第 2 条附言  ·  2017-11-13 18:26:49 +08:00
    • using OpenGL and the TensorFlow C++ API for network models learned by that network architecture implementation

    https://github.com/chrismile/hdrnet-viewer

    2 条回复    2017-11-19 15:19:43 +08:00
    artandlol
        1
    artandlol  
    OP
       2017-11-11 14:02:56 +08:00
    est
        2
    est  
       2017-11-19 15:19:43 +08:00
    给技术贴挽尊。
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