HVI-CIDNet
HVI-CIDNet restores low-light images through hue, saturation and intensity processing.
- 작업
- restoration
- 크기
- t at 256 px
- 설치
pip install libreyolo- 지원 티어
- 추론 전용, v1.6.0부터 지원. 예측, 검증, 내보내기만 지원합니다. 학습 기능은 적용되지 않습니다.
- 라이선스
- 코드 MIT, 가중치 MIT. 상업적 사용
Install
pip install "libreyolo"Predict
from libreyolo import LibreYOLO, SAMPLE_IMAGE model = LibreYOLO("LibreHVICIDNett-restore.pt", device="cpu")result = model(SAMPLE_IMAGE, gamma=1.0, saturation=1.0, intensity=1.0)result.restored.save("enhanced.png")gamma, saturation and intensity each default to 1.0. Validation uses paired image data. Training and export are not supported.
Validate
from libreyolo import LibreYOLO model = LibreYOLO("LibreHVICIDNett-restore.pt", device="cpu")# Paired restoration dataset YAML: degraded images in inputs/, clean targets in targets/, matched by file stem.metrics = model.val(data="path/to/your/restore.yaml", workers=0)print(metrics)Use the dataset format for this task. Validation explains the dataset requirements and returned metrics.
Checkpoints
| 파일 | 가중치 라이선스 |
|---|---|
| Restoration | |
| LibreHVICIDNett-restore.pt | mit |
위의 모든 파일은 현재 LibreYOLO 조직에 있으며 처음 사용할 때 내려받습니다.
Licensing
내려받는 특정 가중치의 Hugging Face 저장소에서 라이선스를 확인하십시오. LibreYOLO 조직의 모든 체크포인트에는 라이선스가 있으며 한 계열 안에서도 항상 같지는 않습니다. 해당 저장소가 신뢰할 수 있는 기준입니다. 아래 요약은 이 페이지를 마지막으로 검증했을 때 적용된 내용을 설명합니다.
관련 라이선스에 관한 설명이며 법률 자문이 아닙니다. 상업적으로 중요한 사안이라면 라이선스를 직접 읽고 별도의 법률 자문을 받으십시오.
- 원작
- HVI-CIDNet, HVI-CIDNet authors
- 업스트림 라이선스
- MIT
- LibreYOLO 코드
- MIT
- 가중치
- MIT, huggingface.co/LibreYOLO에 다시 게시됨
- 해석
- The publisher declares MIT for the model and generalization checkpoint.
Citation
@article{yan2025hvi,
title={HVI: A New color space for Low-light Image Enhancement},
author={Yan, Qingsen and Feng, Yixu and Zhang, Cheng and Pang, Guansong and Shi, Kangbiao and Wu, Peng and Dong, Wei and Sun, Jinqiu and Zhang, Yanning},
journal={arXiv preprint arXiv:2502.20272},
year={2025}
}raw.githubusercontent.com/Fediory/HVI-CIDNet/master/Readme.md에 있는 저자의 인용 블록에서 복사했습니다.