onnxruntime实现LYT-Net低光图像增强

LYT-Net是一个专门针对低光环境下图像增强设计的轻量级神经网络模型，它能够有效地提升低光图像的质量，改善视觉效果。本项目提供了模型在onnxruntime上的部署解决方案，使得用户可以在C++和Python环境中方便地应用该模型进行图像处理。 在具体部署方面，onnxruntime是由微软开发的一个跨平台的机器学习运行时环境，它可以运行ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。ONNX是一个开放的格式，旨在促进不同深度学习框架之间的模型可移植性。因此，LYT-Net模型被转换为ONNX格式后，可以在onnxruntime上运行，提供了一种通用且高效的执行方式。 对于希望使用C++实现图像增强的开发者来说，压缩包中提供的C++源码将展示如何集成onnxruntime，加载LYT-Net模型，并处理输入的低光图像，最后输出增强后的图像。同样，对于Python开发者，对应的Python源码也将演示相同的流程，这使得用户能够选择自己喜欢的编程语言进行图像增强。 需要注意的是，LYT-Net的设计强调轻量化，意味着模型在保证处理效果的同时尽可能减少了计算资源的消耗。这使得LYT-Net特别适合在计算能力受限的设备上运行，例如移动设备或者边缘计算设备。轻量级模型的另一个优势是缩短了处理时间，提高了响应速度，对于需要实时或近实时图像处理的应用场景尤其重要。 总的来说，本压缩包为开发者提供了一套完整的LYT-Net轻量级低光图像增强解决方案，通过简单的部署步骤，开发者即可在他们的应用程序中加入先进的图像增强功能，无论是用于改善用户体验、辅助图像分析还是提高数据质量等目的。"