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【24h】

Converting Night-Time Images to Day-Time Images through a Deep Learning Approach

机译:通过深度学习方法将夜间图像转换为白天图像

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摘要

This paper examines the application of a deep learning approach to converting night-time images to day-time images. In particular, we show that a convolutional neural network enables the simulation of artificial and ambient light on images. In this paper, we illustrate the design of the deep neural network and some preliminary results on a real indoor environment and two virtual environments rendered with a 3D graphics engine. The experimental results are encouraging and confirm that a convolutional neural network is an interesting approach in the fields of photo-editing and digital image postprocessing.
机译:本文研究了深度学习方法在将夜间图像转换为白天图像中的应用。特别是,我们证明了卷积神经网络可以在图像上模拟人造光和环境光。在本文中,我们说明了深度神经网络的设计以及在真实室内环境和使用3D图形引擎渲染的两个虚拟环境中的一些初步结果。实验结果令人鼓舞,并证实了卷积神经网络在照片编辑和数字图像后处理领域中是一种有趣的方法。

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