使用Python进行低光图像增强和深度学习

欢迎来到深度学习图像增强的沉浸式世界！在这门全面的课程中，学生将深入研究使用Python、Keras和TensorFlow的尖端技术和实际应用深度学习。通过实践项目和理论讲座，参与者将学习如何利用最先进的深度学习模型增强低光图像、减少噪音并改善图像清晰度。Low-Light Image Enhancement and Deep Learning with Python

关键学习目标：了解深度学习的基本原理及其在图像增强中的应用。探索使用Python库对图像数据进行预处理和增强的实用技术。为图像增强任务实现深度学习模型。精通使用Keras和TensorFlow框架构建和训练深度学习模型。利用Google Colab在云端环境中进行无缝开发、训练和评估深度学习模型。深入了解选择性核特征融合、空间和通道关注机制以及多尺度残差块等高级概念，实现出色的图像增强结果。将学到的技术应用于现实场景和数据集，通过实践项目和作业磨练实用技能。准备迎接计算机视觉、图像处理和机器学习等领域的丰厚就业机会，从课程中获得的实践技能和知识装备将有助于您的职业发展。通过本课程，学生将具备利用深度学习技术和工具处理复杂图像增强任务的专业知识。凭借实践经验和理论理解，毕业生将在寻求在图像处理和深度学习技术方面的专业知识的产业中赢得有价值的工作机会。

由Karthik Karunakaran博士创建
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1千赫，2声道
流派：电子学习 | 语言：英语 | 时长：37讲座（1小时14分钟）| 大小：691m

利用Python、Keras、Tensorflow和Google Colab提升低光摄影：实用深度学习方法

您将学到：
了解低光摄影面临的挑战以及图像增强技术的重要性。
熟悉The LoL数据集及其在开发和评估低光图像增强算法中的作用。
学习如何在Google Drive中设置工作目录以组织项目文件和数据集。
了解The LoL数据集的结构和内容，包括训练、测试和验证集。
掌握使用Python、Keras和Google Colab实现低光图像增强算法的技能。
探索技术，包括选择性核特征融合、空间和通道关注块、多尺度残差块和递归残差组。
了解用于评估图像增强任务中模型性能的自定义损失函数和度量概念。
获得训练、评估和微调深度学习模型实际经验，用于低光图像增强使用真实数据集。
学习如何可视化和分析模型训练进展，包括跨时期的损失和性能度量。
培养使用训练模型增强低光图像和生成视觉上吸引人结果的技能。

要求：
拥有稳定互联网连接的计算机。
Google帐号用于访问Google Colab和Google Drive，其中托管了课程材料和数据集。