低照度增强算法资源文件介绍
本资源文件提供了一个完整的低照度增强算法解决方案，涵盖了图像增强、目标检测以及相关代码的实现。该算法基于Retinex理论，通过单阶段处理解决了低光图像增强中的问题，并利用照明指导的Transformer（IGT）改进了长距离依赖捕捉。
主要内容
- 图像增强：
- 基于Retinex理论的新框架Retinexformer。
- 通过单阶段处理实现低光图像增强。
- 利用照明指导的Transformer（IGT）改进长距离依赖捕捉。
- 目标检测：
- 在增强后的图像上进行目标检测。
- 显著提升了目标检测的召回值和置信度。
- 代码实现：
- 提供了完整的代码实现，包括环境配置、数据集准备、测试和训练步骤。
- 支持多种数据集，如LOL-v1、LOL-v2、SID等。
使用方法
- 环境配置：
- 使用Conda创建并激活名为Retinexformer的环境。
- 安装所需的依赖项，包括PyTorch、matplotlib、scikit-learn等。
- 数据集准备：
- 下载并组织所需的数据集，如LOL-v1、LOL-v2、SID等。
- 按照指定格式组织数据集文件。
- 测试：
- 下载预训练模型文件，并放置在指定文件夹中。
- 运行测试命令进行图像增强和目标检测。
- 训练：
- 根据需要选择相应的训练命令，进行模型训练。
实验结果
实验结果表明，Retinexformer在13个基准测试中表现优秀，并且在实际应用如低光物体检测中显示潜力。图像低照度增强显著提升了目标检测的召回值和置信度，对目标检测、目标跟踪等计算机视觉领域有重要意义。
贡献
欢迎对该算法和代码进行改进和优化，并通过Pull Request提交贡献。
许可证
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