C2PNet

物理感知单图像去雾的课程对比正则化方法

图像去雾 CVPR 2023 C2PNet 深度学习计算机视觉 Github 开源项目

C2PNet是一种基于课程对比正则化的单图像去雾方法。该方法结合物理原理和深度学习技术，在SOTS室内和室外数据集上实现了领先性能。C2PNet的核心架构融合了课程学习和对比正则化策略，旨在提升去雾质量和模型泛化能力。项目开源了完整的训练和评估代码，便于研究者在不同数据集上进行实验和改进。

Github

论文

介绍相关项目

image-restoration-sde - 创新图像恢复方法结合SDE和扩散模型的IR-SDE与Refusion

GithubIR-SDERefusionSDE图像恢复开源项目深度学习

该项目提出IR-SDE和Refusion两种图像恢复方法。IR-SDE采用均值回复随机微分方程,在多项任务中达到最优性能。Refusion整合潜空间扩散模型,可处理大尺寸真实图像。这些技术适用于合成和实际数据集,有效解决图像去雨、去雾、去阴影等问题。项目开源完整PyTorch实现代码,并提供预训练模型和使用指南。

Awesome-CVPR2024-CVPR2021-CVPR2020-Low-Level-Vision - CVPR 2020-2024年底层视觉论文代码汇总

CVPRGithub代码集图像处理底层视觉开源项目论文集

该项目整理了CVPR 2020至2024年底层视觉领域的重要论文和代码，包括超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪等任务。项目为研究人员提供全面资源，促进底层视觉技术发展。此外，还收录了其他相关会议和研究组信息，是计算机视觉研究的重要参考。项目收录了数百篇论文及其相应的代码实现链接，为研究者提供了丰富的学习和实践资源。

Awesome-ECCV2024-ECCV2020-Low-Level-Vision - ECCV底层视觉研究论文与代码汇总

ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集

本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台，使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外，仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集，以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。

night-enhancement - 将层分解与光效抑制结合的无监督夜间图像增强方法

ECCVGithub图像处理夜间图像增强开源项目无监督学习计算机视觉

这个项目提出了一种新型无监督夜间图像增强方法,结合层分解和光效抑制技术来提升夜间图像质量。该方法能有效去除不必要的光效,同时提高图像整体可见度。在多个低光照数据集上,这种方法展现出优异性能,为夜间图像处理领域开辟了新思路。项目公开了源代码、预训练模型和数据集,便于研究人员进行深入研究和应用。

U-2-Net - 深度嵌套U结构助力显著对象精准检测

GithubU2-Net人像分割图像背景移除开源项目模型训练视觉应用

U-2-Net，一项荣获2020年模式识别最佳论文奖的创新技术，通过其深度嵌套U结构显著提升对象检测精准度。此技术广泛适用于图像处理、视频分析、背景移除及人像生成等领域，并提供丰富的开发资源助力应用的快速迭代。

Awesome-CVPR2024-Low-Level-Vision - CVPR2024低层视觉任务论文与代码汇总

CVPR2024Github低层视觉图像处理开源项目深度学习计算机视觉

这个项目汇总了CVPR2024会议中与低层视觉任务相关的论文和代码，内容涵盖图像复原、超分辨率、去噪和去模糊等多个研究方向。项目提供了这些领域最新研究成果的概览，包括创新方法及其开源实现。通过持续更新，该资源库为计算机视觉领域的研究人员和开发者提供了及时、全面的学术参考。

Blind-Motion-Deblurring-Survey - 深度学习运动去模糊技术研究综述及发展趋势

Github人工智能图像处理开源项目深度学习计算机视觉运动去模糊

本项目全面回顾了深度学习在运动去模糊领域的研究进展。通过系统分析150余篇相关论文,总结了30多种盲运动去模糊算法。对当前先进方法在4个数据集上进行了对比实验,揭示了现有技术的不足,并探讨了未来发展方向。项目还收录了CVPR 2024最新去模糊研究成果,为该领域研究人员提供了重要参考。

d2-net - 深度学习驱动的联合特征检测与描述

CNND2-NetGithub开源项目深度学习特征提取计算机视觉

D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异，提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取，并包含在不同数据集上训练的模型权重。

ml-cvnets - 灵活的计算机视觉模型训练库

CVNetsGithub图像分类对象检测开源项目模型训练计算机视觉

CVNets是一个计算机视觉库，支持研究人员和工程师训练和评估多种计算机视觉模型，包括对象分类、对象检测和语义分割等任务。最新版本引入了直接处理文件字节的Transformer和高效在线增强，支持如Mask R-CNN、EfficientNet、Swin Transformer和ViT等模型，并增强了蒸馏功能。

Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复

GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复

研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型，通过多头注意力和前馈网络设计，实现了长距离像素交互，适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布，并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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