# Srameo/LED

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Srameo/LED, dépôt open source à 412 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. \[ICCV 2023\] Lighting Every Darkness in Two Pairs: A Calibration-Free…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [Srameo](https://repo.masters-masters.com/owners/Srameo) |
| Étoiles | 412 |
| Forks | 43 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2023 |
| Sujets | denoising, fast-deploy, fewshot, low-light, noise-modeling, pytorch, raw, raw-image, deep-learning, unet |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [Srameo/LED](https://github.com/Srameo/LED) |

## Fiche du dépôt

\[ICCV 2023\] Lighting Every Darkness in Two Pairs: A Calibration-Free Pipeline for RAW Denoising && \[Arxiv 2023\] Make Explicit Calibration Implicit: Calibrate Denoiser Instead of the Noise Model && \[NeurIPS 2025\] UltraLED: Learning to See Everything in Ultra-High Dynamic Range Scenes

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

## Autres dépôts de Srameo

- [Srameo/LE3D · ★ 235 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/Srameo/LE3D)
- [Srameo/DNF · ★ 179 · Python · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/Srameo/DNF)

## D’autres dépôts Python

- [seyedehsanhadi/sloptrim · ★ 412 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/seyedehsanhadi/sloptrim)
- [lmy414/ai-chan-sheets · ★ 412 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/lmy414/ai-chan-sheets)
- [hyz317/HairDeck · ★ 412 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/hyz317/HairDeck)
- [tv42/gitosis · ★ 412 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/tv42/gitosis)
- [openstack/heat · ★ 412 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/openstack/heat)
- [Ecogenomics/CheckM · ★ 412 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/Ecogenomics/CheckM)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.