В данном репозитории хранятся основные файлы, связанные с реализацией алгоритма из статьи Duan et al.
- DeepLocalDimming_Zerman.ipynb – основной нотбук обучения
- test_run_Zerman.ipynb – нотбук для прогона обученной модели на датасете
- test_run0_Zerman_Fast-MAX_AVG_GD.ipynb – реализованные MAX, AVG и GD методы для Цермановского дисплея
- hex_coords.json – координаты смещений от позиции каждого леда для подсчета MAX и AVG
- zerman_led_psf.csv – 2d(1025x1025) PSF Цермановского дисплея
- Zermans_LEDS_POSITION_2202.json – позиции ледов относительно LCD для Цермановского дисплея
- python_files/fft_conv – реализация свертки для большого ядра с помощью быстрого преобразования Фурье из https://github.com/fkodom/fft-conv-pytorch
- python_files/HDRnew.py – исходная модель нейронной сети
- python_files/HDRnewLarge0.py – увеличенная версия нейронной сети(ResNet34 вместо ResNet18 в энкодере)
- python_files/HDRsmall.py – уменьшенная версия нейронной сети
- python_files/pu21_encoder.py – Perception Uniform кодирование реализованное на python по (https://github.com/gfxdisp/pu21)
train и val содержать только два изображения для демонстрационного запуска: полный набор использованного датасета можно скачать здесь. Там же находится датасет, на котором проводились тесты.