用于低光照图像增强的金字塔扩散模型 <br>周德伟, 杨宗鑫, 杨毅<br> 发表于IJCAI'2023
LOL数据集上的评估结果如下
方法 | PSNR | SSIM | LPIPS |
---|---|---|---|
KIND | 20.87 | 0.80 | 0.17 |
KIND++ | 21.30 | 0.82 | 0.16 |
Bread | 22.96 | 0.84 | 0.16 |
IAT | 23.38 | 0.81 | 0.26 |
HWMNet | 24.24 | 0.85 | 0.12 |
LLFLOW | 24.99 | 0.92 | 0.11 |
PyDiff (我们的方法) | 27.09 | 0.93 | 0.10 |
git clone https://github.com/limuloo/PyDIff.git cd PyDiff conda create -n PyDiff python=3.7 conda activate PyDiff conda install pytorch==1.7.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch cd BasicSR-light pip install -r requirements.txt BASICSR_EXT=True sudo $(which python) setup.py develop cd ../PyDiff pip install -r requirements.txt BASICSR_EXT=True sudo $(which python) setup.py develop
您可以参考以下链接下载LOL数据集,并按以下方式放置:
PyDiff/ BasicSR-light/ PyDiff/ dataset/ LOLdataset/ our485/ eval15/
您可以参考以下链接下载预训练模型,并按以下方式放置:
PyDiff/ BasicSR-light/ PyDiff/ pretrained_models/ LOLweights.pth
cd PyDiff/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python pydiff/train.py -opt options/infer.yaml
注意:在您自己的数据集上测试时,请将'infer.yaml'中的'use_kind_align'设置为false。 详情请参考 https://github.com/limuloo/PyDIff/issues/6。
如论文所述,如果您拥有2个内存容量为24GB或更高的GPU,建议使用以下命令进行训练。
cd PyDiff/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --master_port=22666 pydiff/train.py -opt options/train_v1.yaml --launcher pytorch
否则,您可以使用以下命令进行训练,这需要1个内存大于等于24GB的GPU。
cd PyDiff/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --master_port=22666 pydiff/train.py -opt options/train_v2.yaml --launcher pytorch
请更新PyDiff/options/train_v3.yaml
文件中的以下字段:YOUR_TRAIN_DATASET_GT_ROOT
、YOUR_TRAIN_DATASET_INPUT_ROOT
、YOUR_EVAL_DATASET_GT_ROOT
和YOUR_EVAL_DATASET_INPUT_ROOT
。如有需要,还请更新PyDiff/pydiff/data/lol_dataset.py
。最后,请使用以下命令开始训练过程:
cd PyDiff/ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 --master_port=22666 pydiff/train.py -opt options/train_v3.yaml --launcher pytorch
请随意自定义其他参数以满足您的特定需求。要使PyDiff在单个GPU上进行训练,可以参考PyDiff/options/train_v2.yaml
文件。
如果您认为我们的工作对您的研究有用,请引用我们的论文
@article{zhou2023pyramid,
title={Pyramid Diffusion Models For Low-light Image Enhancement},
author={Zhou, Dewei and Yang, Zongxin and Yang, Yi},
journal={arXiv preprint arXiv:2305.10028},
year={2023}
}
我们的代码部分基于BasicSR构建。感谢他们出色工作的贡献者们。
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