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。

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论文

介绍相关项目

controlnet-tile-sdxl-1.0 - ControlNet技术在图像处理中的最新应用探索

ControlNet Tile SDXLGithubHuggingface人工智能图像去模糊图像超分辨率开源项目模型生成式图像处理

该项目展示了如何利用ControlNet技术实现图像的去模糊、变体生成和超分辨率处理。通过整合多种图像处理器和pipelines，支持多种比率和倍数的放大，简化了操作过程，并提高了图像质量。项目代码提供了应用高斯模糊、引导滤波及多维采样的示例，可以通过详细提示生成更高质量和多样化的图像，提高细节再现能力。

blur-kernel-space-exploring - 基于编码模糊核空间的图像去模糊新方法

Github图像去模糊开源项目数据增强模糊内核空间深度学习计算机视觉

这个项目开发了一种新颖的图像去模糊技术，通过编码模糊核空间来处理各种模糊类型。该方法采用交替优化算法，可以处理未知的模糊情况，并且易于集成到深度学习模型中。这一技术不仅适用于图像去模糊，还可用于数据增强和模糊生成等相关任务。

SupContrast - 监督对比学习框架增强视觉表征

GithubSupContrast图像分类对比学习开源项目损失函数监督学习

SupContrast是一个开源的监督对比学习框架，致力于提升视觉表征学习效果。该项目实现了监督对比学习和SimCLR算法，在CIFAR数据集上展现出色性能。它提供简洁的损失函数实现，支持自定义数据集，并附有详细运行指南和可视化结果。在ImageNet上，SupContrast实现了79%以上的Top-1准确率。这一工具为计算机视觉领域的研究和应用提供了重要支持。

2dimageto3dmodel - 创新损失函数实现单图2D到3D模型生成

3D模型生成GANGithub单图重建开源项目损失函数点云

该项目开发了一种新型损失函数，能够直接从单张2D图像生成3D模型，无需复杂的渲染过程。项目采用条件GAN架构实现纹理映射，并优化了点云到3D网格的转换技术。在CUB鸟类和Pascal 3D+数据集上的测试显示了显著效果。此外，项目还提供预训练模型、伪真值生成和网格生成器训练等功能，为3D重建研究领域贡献了实用工具和参考方法。

MogaNet - 多阶门控聚合网络在计算机视觉领域的创新应用

GithubMogaNet人体姿态估计图像分类开源项目目标检测视频预测语义分割

MogaNet是一种创新的卷积神经网络架构,采用多阶门控聚合机制实现高效的上下文信息挖掘。这一设计在保持较低计算复杂度的同时,显著提升了模型性能。MogaNet在图像分类、目标检测、语义分割等多项计算机视觉任务中展现出优异的可扩展性和效率,达到了与当前最先进模型相当的水平。该项目开源了PyTorch实现代码和预训练模型,便于研究者进行进一步探索和应用。

CV - 全面的计算机视觉深度学习模型集合

Github图像分类开源项目深度学习目标检测计算机视觉语义分割

这个项目收集了多个计算机视觉领域的深度学习模型，包括图像分类、目标检测、语义分割和生成模型。项目为每个模型提供论文链接、详细解析和代码实现，涵盖从AlexNet到YOLO系列等经典算法。这是一个面向研究人员和开发者的综合性学习资源，有助于理解和应用先进的计算机视觉技术。

CVPR2023-DMVFN - 动态多尺度体素流网络在视频预测领域的应用

CVPR2023GithubSOTA模型动态多尺度体素流网络开源项目数据集视频预测

本项目介绍了一种在视频预测领域的新模型——动态多尺度体素流网络。该模型由CVPR2023收录并成为亮点，通过对Cityscapes、KITTI及DAVIS等多个数据集的训练和测试，展示了其在视频预测中的表现。项目页面包括详细的安装、数据准备、训练和测试步骤，并提供丰富的可视化结果和资源链接，支持预训练模型的下载以便实际应用。

SRGAN - 使用生成对抗网络提升单图像超分辨率效果

GithubSRGANTensorLayerXVGG19开源项目计算机视觉超分辨率

本项目展示了使用生成对抗网络（GAN）如何实现单图像的高分辨率超分辨率。使用预训练的VGG19模型和高分辨率图像进行训练，支持多种深度学习框架，如TensorFlow、PaddlePaddle、MindSpore，未来还将支持PyTorch。项目提供完整的训练和评估指南，并通过简单的代码修改可以切换不同的后端框架。适用于图像处理和计算机视觉领域的研究人员和开发人员，项目中展示了技术实现的详细结果，还提供了参考文献和讨论资源。

CPM - CPM：优化的颜色和图案迁移，实现多样化妆效果

BeautyGANCPMColor-PatternDatasetsGithubMakeup Transfer开源项目

CPM是一种集成了改进的颜色迁移和创新的图案迁移功能的化妆迁移框架，能够在轻度和极端化妆风格中表现卓越。该框架使用了四个新数据集进行训练和评估，包括真实和合成数据集。用户可以通过定性比较页面了解CPM的效果。更多细节和实验结果请参阅相关论文。

sd-controlnet-mlsd - 结合M-LSD直线检测优化Stable Diffusion的图像生成

ControlNetGithubHuggingfaceM-LSDStable Diffusion开源项目扩散模型条件输入模型

该项目介绍了ControlNet神经网络结构，通过加入M-LSD直线检测等条件来控制大规模扩散模型，适用于Stable Diffusion。ControlNet能够在小数据集下进行稳健学习，且可在个人设备上快速训练。项目提供了多种检查点，涵盖边缘检测、深度估计和关键点检测，丰富了大规模扩散模型的控制方式，有助于推进相关应用的发展，最佳效果在Stable Diffusion v1-5结合使用时体现。

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