如何使用zero-DCE

Zero-DCE是一种用于图像增强的深度学习方法。它的创新点在于通过训练数据集中的多曝光图像来提高图像的视觉质量。研究表明，使用多曝光训练数据可以使Zero-DCE在恢复过度曝光和欠曝光区域之间取得良好的平衡。此外，研究还发现，选择适当的良好暴露水平对Zero-DCE的增强性能也有影响。

根据研究结果，使用更多的多曝光训练数据可以改善Zero-DCE在恢复暗区域方面的性能。而在移除过度曝光的训练数据后，Zero-DCE倾向于过度增强照明良好的区域。因此，使用多曝光训练数据是合理且必要的。在选择良好暴露水平方面，研究发现Zero-DCE在0.5和0.6的水平上取得了最佳的定量和定性性能。

如果你想了解更多关于Zero-DCE的信息，你可以查看论文\[3\]，论文地址为https://arxiv.org/abs/2001.06826。此外，你还可以在GitHub上找到Zero-DCE的代码实现，GitHub链接为https://github.com/wangyin0810/Zero-DCE。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [图像增强 Zero-DCE 估计增强曲线](https://blog.csdn.net/weixin_45250844/article/details/121599548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【深度学习在图像增强上的应用】(Zero-DCE)Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image ...](https://blog.csdn.net/qq_40936714/article/details/123757636)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]