DeepGuidedFilter
Official Implementation of Fast End-to-End Trainable Guided Filter, CVPR 2018
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- train_aug.txt
- val.txt
- convert_labels.py
- convert_mat_to_png.py
- .gitignore
- deeplab_resnet.py
- evalpyt_dgf.py
- predict_dgf.py
- README.md
- train_dgf.py
- utils.py
- cityscapes_test_files.txt
- cityscapes_train_files.txt
- cityscapes_val_files.txt
- eigen_test_files.txt
- eigen_train_files.txt
- eigen_val_files.txt
- kitti_stereo_2015_test_files.txt
- kitti_test_files.txt
- kitti_train_files.txt
- kitti_val_files.txt
- evaluate_kitti.py
- evaluation_utils.py
- kitti_archives_to_download.txt
- .gitignore
- average_gradients.py
- bilinear_sampler.py
- LICENSE
- monodepth_dataloader.py
- monodepth_main.py
- monodepth_model.py
- monodepth_simple.py
- README.md
- requirements.txt
- test_cvpr2013.txt
- train_cvpr2013.txt
- valid_cvpr2013.txt
- dss.py
- preprocess.py
- .gitignore
- main.py
- predict.py
- README.md
- test.py
- __init__.py
- box_filter.py
- guided_filter.py
- gt.jpg
- r.jpg
- r_fast.jpg
- rgb.jpg
- test_box_filter.py
- test_fast_guided_filter.py
- test_guided_filter.py
- clean.sh
- README.md
- setup.py
- __init__.py
- box_filter.py
- guided_filter.py
- gt.jpg
- r.jpg
- r_fast.jpg
- rgb.jpg
- test_box_filter.py
- test_fast_guided_filter.py
- test_guided_filter.py
- clean.sh
- README.md
- setup.py
- conv_hr_ad_net_latest.pth
- conv_hr_net_latest.pth
- hr_ad_net_latest.pth
- hr_net_latest.pth
- lr_net_latest.pth
- conv_hr_ad_net_latest.pth
- conv_hr_net_latest.pth
- hr_ad_net_latest.pth
- hr_net_latest.pth
- lr_net_latest.pth
- conv_hr_ad_net_latest.pth
- conv_hr_net_latest.pth
- hr_ad_net_latest.pth
- hr_net_latest.pth
- lr_net_latest.pth
- conv_hr_ad_net_latest.pth
- conv_hr_net_latest.pth
- hr_ad_net_latest.pth
- hr_net_latest.pth
- lr_net_latest.pth
- conv_hr_ad_net_latest.pth
- conv_hr_net_latest.pth
- hr_ad_net_latest.pth
- hr_net_latest.pth
- lr_net_latest.pth
- generate_list.sh
- postprocess.py
- L0Smoothing.m
- prepare_dataset.m
- multi_scale_detail_manipulation.m
- prepare_dataset.m
- sigmoid.m
- tonemapLAB.m
- wlsFilter.m
- zeroone.m
- adjust.m
- estimate_airlight.m
- non_local_dehazing.m
- prepare_dataset.m
- TR1000.txt
- wls_optimization.m
- precomputed_size_1024.txt
- precomputed_size_512.txt
- precomputed_size_random.txt
- ruins.png
- apply_tranfer_function.m
- child_window.m
- downsample.m
- gaussian_pyramid.m
- get_transfer_function.m
- laplacian_pyramid.m
- llf.m
- llf_discrete.m
- prepare_dataset.m
- pyramid_filter.m
- reconstruct_laplacian_pyramid.m
- style_transfer.m
- upsample.m
- split.py
- test_idx.txt
- train_idx.txt
- convert_dng_to_tif.py
- precompute_size.py
- resize_image.py
- .gitignore
- dataset.py
- module.py
- predict.py
- README.md
- test_base.py
- test_hr.py
- test_time.py
- train_base.py
- train_hr.py
- train_hr_finetune.py
- train_lr.py
- utils.py
- vis_utils.py
- auto_ps.jpg
- depth.jpg
- detail_manipulation.jpg
- l0_smooth.jpg
- non_local_dehazing.jpg
- results.jpg
- saliency.jpg
- segmentation.jpg
- style_transfer.jpg
- .gitignore
- README.md
- requirements.txt
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/wuhuikai/DeepGuidedFilter
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd DeepGuidedFilter
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install guided-filter-pytorch
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install guided-filter-tf
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install guided-filter-pytorch
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install guided-filter-tf
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip uninstall Pillow
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
pip install -r ComputerVision/MonoDepth/requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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