ECCV'24｜GLARE 利用外部正常光照先验，实现逼真的低光照增强效果！

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨Han Zhou 编辑丨极市平台 极市导读   本文提出一种新型的基于生成式隐层特征的码本检索的低光照增强网络GLARE，大量实验证明GLARE在多个基准数据集和真实数据上的卓越性能，以及GLARE在低光照目标检测任务中的有效性进一步验证了其在高层次视觉应用中的适 用性。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2407.12431 GitHub链接： https://github.com/LowLevelAI/GLARE 亮点直击 首次采用外部正常光码本作为指导，去自然地增强低光照图像。 提出一种名为 GLARE 的新型低光照图像增强器，利用潜在归一化流来学习低光照图像特征分布，使其与自然光图像特征对齐。 提出一种具有可调功能的自适应特征变换模块，以在保证输出自然性的同时巩固保真度。 大量实验证明， GLARE 在5个配对基 ………………………………