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C2PNet

物理感知单图像去雾的课程对比正则化方法

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。

iSeeBetter - 时空融合视频超分辨率方法
GithubPyTorch图像质量开源项目深度学习生成对抗网络视频超分辨率
iSeeBetter是一种新型视频超分辨率算法,结合循环生成反投影网络和SRGAN,从相邻帧中提取时空信息。采用四重损失函数优化模型,在多数场景下超越现有方法,实现更高质量的视频放大效果。该方法融合了单帧和多帧超分辨率技术,为视频画质提升提供了新的解决方案。
edge-connect - 通过生成对抗网络模型提高细节再现的图像修复方法
EdgeConnectGithubPython图像修复开源项目生成对抗网络边缘生成器
EdgeConnect是一种新的图像修复方法,通过生成对抗网络模型提高细节再现。该方法包含两个步骤:首先生成图像中缺失区域的边缘,然后根据生成的边缘信息填补图像。此方法适用于Places2、CelebA及Paris Street-View等数据集。EdgeConnect引入新的边缘生成和图像补全技术,使修复结果更为真实自然。该项目基于Python和PyTorch实现,支持CUDA加速,提供完整的训练、测试和评估指南,并且免费提供预训练模型下载使用。
CVPR2024-Papers-with-Code - 探索CVPR 2024最新发布的计算机视觉论文与代码集锦
CVPR 2024Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉
CVPR 2024的论文和代码集锦,涵盖3D建模、机器学习、视觉感知等多种计算机视觉领域,为研究人员和技术开发者提供一站式检索最新科研成果与实用工具。
pix2pix3D - 基于2D标签图的3D感知条件图像生成模型
3D生成模型Githubpix2pix3D开源项目条件图像合成神经辐射场语义标签
pix2pix3D是一个3D感知条件生成模型,可以根据2D标签图(如分割图或边缘图)生成逼真的3D对象图像。该模型结合神经辐射场技术,能从多个视角渲染图像。通过同步生成图像和对应的标签图,pix2pix3D实现了交互式3D编辑功能,为可控的3D感知图像合成开辟了新途径。
InstructIR - 基于人类指令的高质量图像修复新方法
GithubInstructIR图像修复图像去噪图像去雨图像增强开源项目
InstructIR项目利用人类书写的自然语言指令,引导神经模型进行全能型图像修复。该模型在图像去噪、去雨、去模糊、去雾和提升低光图像等多个任务上实现了最新成果,并在多个基准测试中比现有方法提升了+1dB,树立了文本引导图像修复与增强的新标准。
computer-vision-in-action - 计算机视觉实战指南:涵盖基础理论及前沿技术
CharmveGithubL0CVMaiwei AI Lab开源项目机器学习计算机视觉
本项目提供全面且前沿的计算机视觉学习资源,涵盖深度学习基础、神经网络模型及其优化方法。核心内容包括卷积神经网络、循环神经网络以及现代技术如Transformer、强化学习和迁移学习。通过实战项目和详细的代码实现,用户可以学习图像分类、目标检测、语义分割和3D重建等应用。此外,项目提供在线运行的notebook,简化本地调试过程。
Awesome-diffusion-model-for-image-processing - 扩散模型在图像处理领域的最新进展与应用汇总
Github图像处理图像复原开源项目扩散模型深度学习超分辨率
本项目汇总了扩散模型在图像处理领域的最新研究进展,涵盖图像复原、增强、编码和质量评估等方面。重点关注图像超分辨率、修复和去噪等任务,提供全面的调查报告和定期更新的研究成果。项目收录了大量相关开源代码和数据集资源,为研究人员提供了重要的参考信息。
pix2pix - 利用条件对抗网络的图像到图像翻译实现
Conditional Adversarial NetworksCycleGANGithubImage-to-Image TranslationPyTorchpix2pix开源项目
使用条件对抗网络实现图像到图像翻译,支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果,并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型,并附有详细的安装、训练和测试指南。
ddpm-celebahq-256 - 高效的无条件图像生成与渐进解压的新型扩散模型
DDPMGithubHuggingface图像合成图像降噪开源项目无条件图像生成模型深度学习
本项目使用去噪扩散概率模型,实现了高质量的图像合成,借鉴了不平衡热力学,创新性地结合了变分界限和去噪评分匹配,并通过Langevin动力学实现渐进的解压缩。模型在CIFAR10数据集上取得了9.46的Inception得分和3.17的最新FID得分,在256x256 LSUN上样本质量与ProgressiveGAN相近。推理中可使用离散噪声调度器如ddpm、ddim或pndm,ddim和pndm在速度和质量上表现出色。项目支持用户自主训练模型,并提供官方示例用于推理和训练。
ECCV2024-Papers-with-Code - ECCV 2024开源项目与论文合集
AIGCECCV 2024Github开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
探索ECCV 2024的最新论文和开源项目,其中涵盖3D点云、自动驾驶、GAN和Vision Transformer等领域。ECCV 2024展示了前沿的计算机视觉和深度学习研究成果,提供论文和代码链接,帮助研究人员和开发者紧跟技术前沿。加入CVer学术交流群,与顶尖学者交流并获取最新的学习资料。
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