【MindSpore开源活动】论文复现：《Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement》 · Issue #I4BIUC · MindSpore/community - Gitee.com

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Task-Tracking

创建于

2021-09-23 16:25

任务概述

本任务需要将《Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement》这篇论文基于MindSpore框架进行代码复现。

论文地址：https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/data/hdrnet.pdf

任务内容

代码位置

https://gitee.com/mindspore/contrib/ 仓的 /papers/ 目录
代码要求
- 请基于MindSpore框架进行开发，不能使用其他AI框架的接口。
- 需要复现GPU版本。
- 复现代码的性能和精度保证误差在原始论文的2%以内。
- 可参考Pytorch代码进行复现。

注意事项

该任务可单人可组队完成，组队人数不要超过5人。
请在该issue评论区输入认领来领取该任务，组队需在评论区输入认领+组员Gitee名。
提交PR请参考pull request教程。
代码编写规范请按照PEP8代码编写规范，提交PR后在PR下面评论/retest。
完成任务需要在本issues下面把提交代码PR进行评论，创建的PR需要关联该issues。

任务分值

120分

创建了Bug-Report

将关联仓库设置为MindSpore/community

将负责人设置为CodeGod

添加协作者xiaoyisd

将优先级设置为次要

将优先级从次要修改为严重

添加了

mindspore-contrib

标签

修改了描述

原值

## 任务概述

本任务需要将《Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement》这篇论文基于MindSpore框架进行代码复现。

论文地址：https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/data/hdrnet.pdf

## 任务内容

- **代码位置**

    https://gitee.com/mindspore/contrib/ 仓的 /papers/ 目录

- **代码要求**

    - 请基于MindSpore框架进行开发，不能使用其他AI框架的接口。

    - 复现代码的性能和精度保证误差在原始论文的2%以内。

    - 可参考[Pytorch代码](https://github.com/mgharbi/hdrnet)进行复现。

## 注意事项

1. 该任务可单人可组队完成，组队人数不要超过5人。

2. 请在该issue评论区输入**认领**来领取该任务，组队需在评论区输入**认领+组员Gitee名**。

3. 提交PR请参考[pull request教程](https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-111208-1-1.html)。

4. 代码编写规范请按照PEP8代码编写规范，提交PR后在PR下面评论/retest。

5. 完成任务需要在本issues下面把提交代码PR进行评论，创建的PR需要关联该issues。

## 任务分值

120分

新值

## 任务概述

本任务需要将《Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement》这篇论文基于MindSpore框架进行代码复现。

论文地址：https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/data/hdrnet.pdf

## 任务内容

- **代码位置**

    https://gitee.com/mindspore/contrib/ 仓的 /papers/ 目录

- **代码要求**

    - 请基于MindSpore框架进行开发，不能使用其他AI框架的接口。

    - 复现代码的性能和精度保证误差在原始论文的2%以内。

    - 可参考[Pytorch代码](https://github.com/mgharbi/hdrnet)进行复现。

## 注意事项

1. 该任务可单人可组队完成，组队人数不要超过5人。

2. 请在该issue评论区输入**认领**来领取该任务，组队需在评论区输入**认领+组员Gitee名**。

3. 提交PR请参考[pull request教程](https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-111208-1-1.html)。

4. 代码编写规范请按照PEP8代码编写规范，提交PR后在PR下面评论/retest。

5. 完成任务需要在本issues下面把提交代码PR进行评论，创建的PR需要关联该issues。

## 任务分值

120分

将任务类型从 Bug-Report 修改为Task-Tracking

展开全部操作日志

认领

哈咯~同学，进展咋样了呀，高级任务积分增加啦，完成即可获取手机哦！加油！

修改了描述

原值

## 任务概述

本任务需要将《Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement》这篇论文基于MindSpore框架进行代码复现。

论文地址：https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/data/hdrnet.pdf

## 任务内容

- **代码位置**

    https://gitee.com/mindspore/contrib/ 仓的 /papers/ 目录

- **代码要求**

    - 请基于MindSpore框架进行开发，不能使用其他AI框架的接口。

    - 复现代码的性能和精度保证误差在原始论文的2%以内。

    - 可参考[Pytorch代码](https://github.com/mgharbi/hdrnet)进行复现。

## 注意事项

1. 该任务可单人可组队完成，组队人数不要超过5人。

2. 请在该issue评论区输入**认领**来领取该任务，组队需在评论区输入**认领+组员Gitee名**。

3. 提交PR请参考[pull request教程](https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-111208-1-1.html)。

4. 代码编写规范请按照PEP8代码编写规范，提交PR后在PR下面评论/retest。

5. 完成任务需要在本issues下面把提交代码PR进行评论，创建的PR需要关联该issues。

## 任务分值

120分

新值

## 任务概述

本任务需要将《Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement》这篇论文基于MindSpore框架进行代码复现。

论文地址：https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/data/hdrnet.pdf

## 任务内容

- **代码位置**

    https://gitee.com/mindspore/contrib/ 仓的 /papers/ 目录

- **代码要求**

    - 请基于MindSpore框架进行开发，不能使用其他AI框架的接口。

    - 需要复现GPU版本。

    - 复现代码的性能和精度保证误差在原始论文的2%以内。

    - 可参考[Pytorch代码](https://github.com/mgharbi/hdrnet)进行复现。

## 注意事项

1. 该任务可单人可组队完成，组队人数不要超过5人。

2. 请在该issue评论区输入**认领**来领取该任务，组队需在评论区输入**认领+组员Gitee名**。

3. 提交PR请参考[pull request教程](https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-111208-1-1.html)。

4. 代码编写规范请按照PEP8代码编写规范，提交PR后在PR下面评论/retest。

5. 完成任务需要在本issues下面把提交代码PR进行评论，创建的PR需要关联该issues。

## 任务分值

120分

将关联项目设置为MindSpore OpenSource Activities

将负责人从 CodeGod 修改为未设置

取消协作者xiaoyisd

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状态

负责人

项目

里程碑

Pull Requests

关联的 Pull Requests 被合并后可能会关闭此 issue

分支

开始日期 - 截止日期

-

置顶选项

优先级

预计工期（小时）

参与者（3）

1

https://gitee.com/mindspore/community.git

git@gitee.com:mindspore/community.git

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