关于点亮图像的问题

caiyuanhao1998 / Retinexformer

"Retinexformer: One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement" (ICCV 2023) & (NTIRE 2024 Challenge)

https://arxiv.org/abs/2303.06705

MIT License

920 stars 81 forks source link

Closed LQchen1 closed 2 weeks ago

LQchen1 commented 2 weeks ago

很棒的工作，有一个小问题想请教您一下，按照论文以及Retinex理论的逻辑，在得到Lp之后应该直接与img做逐元素乘积就完成图像的点亮了，但在代码中，我看您在逐元素相乘之后还加上了原图像img，请问这样的原因是什么呢？https://github.com/caiyuanhao1998/Retinexformer/blob/5c74b0d74316372b4a7b093c4a3b38601e14b621/basicsr/models/archs/RetinexFormer_arch.py#L337

caiyuanhao1998 commented 2 weeks ago

你好，感谢关注，这是 residual learning 的思想，因为直接学一个点乘，数值上可能不稳定，训练不好优化。所以改成学残差了。

如果觉得我们的 repo 有用的话，帮忙点点 star 支持一下噢