💡💡💡本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入 自研CPMS注意力 mAP@0.5由原始的0.682提升至0.689  1.暗光低光数据集ExDark介绍        低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入 DCNv4结合SPPF mAP@0.5由原始的0.682提升至0.694  1.暗光低光数据集ExDark介绍        低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等1

Handheld Mobile Photography in Very Low Light 在手机拍照中，暗光拍摄是一个非常有挑战的应用场景，受限于手机的硬件配置，没有单反的大镜头，没有单反的大 sensor，所以相对单反来说，手机的硬件配置显得有点先天不足，但是硬件不足，算法来凑，计算摄影，在手机拍照领域，已经越来越受到重视，谷歌更加是这个方向的领先者，这几年，谷歌的计算摄影团队在 ACM S

论文介绍 ​题目：Learning Temporal Consistency for Low Light Video Enhancement From Single ImagesDOI：10.1109/CVPR46437.2021.00493会议：2021-CVPR机构：北京工业大学论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9578889/代码链接：

原文链接：https://www.techbeat.net/article-info?id=4629 作者：郑宇鹏 本文中，我们提出了STEPS，第一个自监督框架来联合学习图像增强和夜间深度估计的方法。它可以同时训练图像增强网络和深度估计网络，并利用了图像增强的中间量生成了一个像素级mask来抑制过曝和欠曝区域。通过大量的实验研究表明，我们的方法在这两种区域取得了更好的效果。此外，我们提出

我家宝宝给它取名为暗光灯。原理是根据光敏电阻阻值判断外界光照情况，进而控制LED是否点亮。 电路图： 电路图这里要注意，各种传感器似乎都是如此，外界给电（传感器接在5v和GND中间），同时在传感器正极引出一个模拟接口A5，来读取数值。 当外界变暗，电阻阻值急剧增大： int sensor_value=0; //void setup() {Serial.begin(9600);p

直方图均衡化（Histogram Equalization, HE) 是一个很经典的方法，可以用来实现暗光图像增强（Low Light Image Enhancement， LLIE) ，尽管现在深度学习很发达，但是从实用和效率的角度而言，该方法还是很好用的。并且该方法也是无监督的，它不需要任何正常光图片作为监督学习。只需要导入暗光图片即可。 具体代码也很简单 import matplotlib

点击下方卡片，关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 点击进入—>【图像分割和Transformer】交流群 作者：Uno Whoiam（源：知乎，已授权）| 编辑：CVer公众号 https://zhuanlan.zhihu.com/p/656570195 在CVer微信公众号后台回复：暗光实例分割，可以下载本论文pdf、代码和数据集 Instance Segmenta

每当晚上使用手机拍照，我们大部分情况都会被照片中无处不在的噪点所“感动”，本想着看是否能尝试多拍几次抢救一下，但绝大多数情况是依然不满意，拍一张删一张，最终彻底放弃使用手机进行夜拍。就连在光线不太充足的室内，不少手机拍出的照片同样也是糊成一团。 当拍摄场景因手机镜头的先天缺陷而受到限制，用手机随手记录生活也就成为“伪命题”，暗光+夜拍双缺陷，对于用户体验简直称得上是毁灭性的打击。但事物总归不断变