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本文是对图像自适应3DLUT技术的代码解读，原文解读请看图像自适应3DLUT文章讲解

1、原文概要

结合3D LUT和CNN，使用成对和非成对的数据集进行训练，训练后能够完成自动的图像增强，同时还可以做到极低的资源消耗。下图为整个模型的结构示意图，本篇代码讲解只讲解成对数据的情况，非成对是类似的。

2、代码结构

代码整体结构如下：

image_adaptive_lut_train_paired.py是成对数据训练脚本，models.py文件中是网络结构和损失函数。

3 、核心代码模块

models.py 文件

这个文件包含了3DLUT中CNN weight predictor的实现、三次插值的实现和两个正则损失（平滑损失和单调损失）的计算。

1. Classifier类

此为CNN weight predictor的实现。

class Classifier(nn.Module):def __init__(self, in_channels=3):super(Classifier, self).__init__()self.model = nn.Sequential(nn.Upsample(size=(256,256),mode='bilinear'),nn.Conv2d(3, 16, 3, stride=2, padding=1),nn.LeakyReLU(0.2),nn.InstanceNorm2d(16, affine=True),*discriminator_block(16, 32, normalization=True),*discriminator_block(32, 64, normalization=True),*discriminator_block(64, 128, normalization=True),*discriminator_block(128, 128),#*discriminator_block(128, 128, normalization=True),nn.Dropout(p=0.5),nn.Conv2d(128, 3, 8, padding=0),)def forward(self, img_input):return self.model(img_input)

可以看到，输入首先进行resize到256分辨率，即HR->LR的过程，然后经过一系列卷积和归一化模块，最终经过一个kernel_size为8，输出通道为3的卷积，变成只有3个输出的weight，后续可以作用于LUT上。

其中的discriminator_block实现如下：

def discriminator_block(in_filters, out_filters, normalization=False):"""Returns downsampling layers of each discriminator block"""layers = [nn.Conv2d(in_filters, out_filters, 3, stride=2, padding=1)]layers.append(nn.LeakyReLU(0.2))if normalization:layers.append(nn.InstanceNorm2d(out_filters, affine=True))#layers.append(nn.BatchNorm2d(out_filters))return layers

其实就是一个简单的卷积，搭配了一个激活函数，根据normalization选项的不同插入InstanceNorm。

2. TrilinearInterpolation

该类实现了3DLUT中会使用到的插值方法：

class TrilinearInterpolation(torch.autograd.Function):def forward(self, LUT, x):x = x.contiguous()output = x.new(x.size())dim = LUT.size()[-1]shift = dim ** 3binsize = 1.0001 / (dim-1)W = x.size(2)H = x.size(3)batch = x.size(0)self.x = xself.LUT = LUTself.dim = dimself.shift = shiftself.binsize = binsizeself.W = Wself.H = Hself.batch = batchif x.is_cuda:if batch == 1:trilinear.trilinear_forward_cuda(LUT,x,output,dim,shift,binsize,W,H,batch)elif batch > 1:output = output.permute(1,0,2,3).contiguous()trilinear.trilinear_forward_cuda(LUT,x.permute(1,0,2,3).contiguous(),output,dim,shift,binsize,W,H,batch)output = output.permute(1,0,2,3).contiguous()else:trilinear.trilinear_forward(LUT,x,output,dim,shift,binsize,W,H,batch)return outputdef backward(self, grad_x):grad_LUT = torch.zeros(3,self.dim,self.dim,self.dim,dtype=torch.float)if grad_x.is_cuda:grad_LUT = grad_LUT.cuda()if self.batch == 1:trilinear.trilinear_backward_cuda(self.x,grad_x,grad_LUT,self.dim,self.shift,self.binsize,self.W,self.H,self.batch)elif self.batch > 1:trilinear.trilinear_backward_cuda(self.x.permute(1,0,2,3).contiguous(),grad_x.permute(1,0,2,3).contiguous(),grad_LUT,self.dim,self.shift,self.binsize,self.W,self.H,self.batch)else:trilinear.trilinear_backward(self.x,grad_x,grad_LUT,self.dim,self.shift,self.binsize,self.W,self.H,self.batch)return grad_LUT, None

作者将其封装成了一个Function，前向和反向的gpu计算过程作者用cuda文件编写的（作者也实现了cpu的版本），具体的实现在trilinear_c/src/trilinear_kernel.cu（对应cpu的版本是trilinear_c/src/trilinear.c）文件中，TriLinearForward和TriLinearBackward是实际调用会使用到的核函数，前向核函数每一个thread实现的逻辑跟我们讲到的实际插值的过程是一致的，这里就不做代码讲解了。

3. TV_3D

该类实现的是两个正则化的损失函数。

class TV_3D(nn.Module):def __init__(self, dim=33):super(TV_3D,self).__init__()self.weight_r = torch.ones(3,dim,dim,dim-1, dtype=torch.float)self.weight_r[:,:,:,(0,dim-2)] *= 2.0self.weight_g = torch.ones(3,dim,dim-1,dim, dtype=torch.float)self.weight_g[:,:,(0,dim-2),:] *= 2.0self.weight_b = torch.ones(3,dim-1,dim,dim, dtype=torch.float)self.weight_b[:,(0,dim-2),:,:] *= 2.0self.relu = torch.nn.ReLU()def forward(self, LUT):dif_r = LUT.LUT[:,:,:,:-1] - LUT.LUT[:,:,:,1:]dif_g = LUT.LUT[:,:,:-1,:] - LUT.LUT[:,:,1:,:]dif_b = LUT.LUT[:,:-1,:,:] - LUT.LUT[:,1:,:,:]tv = torch.mean(torch.mul((dif_r ** 2),self.weight_r)) + torch.mean(torch.mul((dif_g ** 2),self.weight_g)) + torch.mean(torch.mul((dif_b ** 2),self.weight_b))mn = torch.mean(self.relu(dif_r)) + torch.mean(self.relu(dif_g)) + torch.mean(self.relu(dif_b))return tv, mn

这个没有特别需要讲解的，基本上是照着论文给出的公式将其翻译成代码，tv代表平滑性损失，mn代表单调性损失，因此这个类会同时输出两个损失，至于平滑损失中的w正则会在后续的训练中看到。

image_adaptive_lut_train_paired.py 文件

存放着跟训练相关的代码。以一个epoch的一个batch的一次iteration为例：

for epoch in range(opt.epoch, opt.n_epochs):mse_avg = 0psnr_avg = 0classifier.train()for i, batch in enumerate(dataloader):# Model inputsreal_A = Variable(batch["A_input"].type(Tensor))real_B = Variable(batch["A_exptC"].type(Tensor))# ------------------#  Train Generators# ------------------optimizer_G.zero_grad()fake_B, weights_norm = generator_train(real_A)# Pixel-wise lossmse = criterion_pixelwise(fake_B, real_B)tv0, mn0 = TV3(LUT0)tv1, mn1 = TV3(LUT1)tv2, mn2 = TV3(LUT2)#tv3, mn3 = TV3(LUT3)#tv4, mn4 = TV3(LUT4)tv_cons = tv0 + tv1 + tv2 #+ tv3 + tv4mn_cons = mn0 + mn1 + mn2 #+ mn3 + mn4loss = mse + opt.lambda_smooth * (weights_norm + tv_cons) + opt.lambda_monotonicity * mn_conspsnr_avg += 10 * math.log10(1 / mse.item())mse_avg += mse.item()loss.backward()optimizer_G.step()

real_A 和real_B分别是增强前图像和增强后的HQ，generator_train是根据LUT生成图像的过程，实现如下所示：

def generator_train(img):pred = classifier(img).squeeze()if len(pred.shape) == 1:pred = pred.unsqueeze(0)gen_A0 = LUT0(img)gen_A1 = LUT1(img)gen_A2 = LUT2(img)#gen_A3 = LUT3(img)#gen_A4 = LUT4(img)weights_norm = torch.mean(pred ** 2)combine_A = img.new(img.size())for b in range(img.size(0)):combine_A[b,:,:,:] = pred[b,0] * gen_A0[b,:,:,:] + pred[b,1] * gen_A1[b,:,:,:] + pred[b,2] * gen_A2[b,:,:,:] #+ pred[b,3] * gen_A3[b,:,:,:] + pred[b,4] * gen_A4[b,:,:,:]return combine_A, weights_norm

这里的classifier是我们刚讲到的网络结构，LUT0-2分别是预设置好的3条LUT，根据3条LUT生成3幅图像A0-A2，最后根据pred对gen图像进行加权后就可以输出了，顺带计算w的L2，即weights_norm。

之后是计算损失的过程：

        # Pixel-wise lossmse = criterion_pixelwise(fake_B, real_B)tv0, mn0 = TV3(LUT0)tv1, mn1 = TV3(LUT1)tv2, mn2 = TV3(LUT2)#tv3, mn3 = TV3(LUT3)#tv4, mn4 = TV3(LUT4)tv_cons = tv0 + tv1 + tv2 #+ tv3 + tv4mn_cons = mn0 + mn1 + mn2 #+ mn3 + mn4loss = mse + opt.lambda_smooth * (weights_norm + tv_cons) + opt.lambda_monotonicity * mn_cons

包含mse损失和正则损失，正则损失使用的是我们前面讲到的TV_3D类。

3、总结

代码实现核心的部分讲解完毕，Classifier和LUT0-2对应于CNN和LUT的结合，最终在数据集上学习到的LUT可以对应于预设的3条LUT曲线，Classifier预测的3个权重对他们进行加权得到最终的一条3DLUT作用于实际图像上。该文章是3DLUT的开山之作，相信也已经得到业界的应用。
代码中也有作者的预训练权重，读者可以自己自行实验下效果。

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