分享一个机器学习的例子， HDR-NET

[artandlol]

HDR-NET 是谷歌和 MIT 开发的，通过机器学习进行快速处理图片的技术。

通过 CNN 实现实时图像增强的方法，能够在手机上快速实现 HDR。

项目地址 [环境 linux tensorflow-gpu python2.7 N 卡] ：

https://github.com/google/hdrnet

• 效果图:

不像 prisma 只能在线处理，HDR-NET 实现了 APP 离线处理，再也不担心拍照光线和颜色有问题。

• 论文地址：

http://101.96.8.165/groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/data/hdrnet.pdf

• 数据集地址：

http://groups.csail.mit.edu/graphics/fivek_dataset/

docker 安装 深度学习环境可参考
>http://blog.csdn.net/u011291159/article/details/66970202

• using OpenGL and the TensorFlow C++ API for network models learned by that network architecture implementation

https://github.com/chrismile/hdrnet-viewer

[artandlol]

环境搭建可参考:
https://juejin.im/post/5a068e5451882529bb456e08

[est]

给技术贴挽尊。