Illumination-Adaptive-Transformer 项目推荐

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Illumination-Adaptive-Transformer（简称 IAT）是一个针对图像增强和曝光校正的开源项目。该项目由 cuiziteng 维护，主要使用 Python 编程语言开发，同时涉及一些 Jupyter Notebook、Shell 和 Dockerfile 的使用。IAT 旨在通过轻量级的 Transformer 结构，在多种光照条件下提高图像质量和视觉效果。

2. 项目核心功能

IAT 的核心功能是图像增强和曝光校正。具体来说，它包括以下特点：

• 光照适应：通过分解图像信号处理器（ISP）的管道，IAT 能够调整与 ISP 相关的参数，如颜色校正和伽马校正，从而在不同光照条件下恢复正常的 sRGB 图像。
• 轻量级模型：IAT 模型包含约 90K 参数，具有极快的处理速度（约 0.004 秒/图像）。
• 卓越性能：在低光照增强和曝光校正的当前基准数据集上，IAT 始终展现出优于现有技术水平（SOTA）的性能。
• 通用性：除了图像增强和曝光校正，IAT 还可以显著提升在多种光照条件下的目标检测和语义分割任务。

3. 项目最近更新的功能

IAT 项目的最近更新包括以下功能：

• 性能优化：更新了 img_demo.py 文件，用户可以直接使用此文件进行图像增强和曝光校正。
• 新数据集支持：上传了针对低光照目标检测和低光照语义分割的新代码，以及相关的数据集训练代码。
• 结果更新：更新了在 LOL-V1 和 LOL-V2-real 数据集上的实验结果，展示了 IAT 的优越性能。
• 代码整合：整合了来自 Zero-DCE 和 UniFormer 的一些代码，进一步提升了项目的稳定性和性能。

通过这些更新，IAT 项目的功能和性能得到了进一步提升，为开源社区提供了更加高效的图像处理工具。