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Awesome-Optical-Flow

光流研究与应用的顶级文章合集

该项目整合了来自CVPR、ECCV、ICCV等顶级会议的最新光流技术研究文章,展示了该领域的前沿成果。内容涵盖监督模型、多帧监督模型、半监督模型、数据合成、无监督模型、联合学习、特殊场景以及应用等多个方面,提供详细的资源链接和代码库。这是学术研究者和行业从业者获取光流技术最新进展和实践指南的理想平台。点击了解详细内容,获取光流技术在不同场景中的应用案例。

gmflow - 利用全球匹配提高光流估计的准确性与效率
GMFlowGithub光流估计全局匹配开源项目高效率高精度
GMFlow将光流重新定义为全球匹配问题,简化了光流估计流程。它提供灵活的模块化设计,可以轻松构建定制模型,并在高端GPU上显著加速。该项目在Sintel基准测试中表现出高准确性和效率,预训练模型适用于FlyingChairs、FlyingThings3D和KITTI等数据集。新更新扩展了GMFlow至立体和深度任务,并提供更多速度和准确性的选择。
awesome-deep-optics - 端到端光学设计与深度光学研究最新进展
Github光学系统优化开源项目深度光学神经网络端到端光学设计计算成像
本项目收录深度光学和端到端光学设计领域的前沿论文与资源,主要涉及波传播模型和光线追踪模型。内容包括单DOE、元表面、混合光学等多个研究方向,旨在帮助研究者掌握最新进展,探索深度学习在光学系统优化中的应用,以提升信息编码和成像效果。
Awesome-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全
3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉
本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果,包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源,适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新,保持与前沿技术同步。
Awesome-Computer-Vision-Paper-List - AI顶会论文集大全 一站式检索平台
CVPRGithubICCVNeurIPS人工智能会议开源项目论文收集
项目收录了CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、NeurIPS等AI顶级会议论文,覆盖计算机视觉和人工智能多个领域。研究人员可快速检索特定主题论文或相似研究。数据源自官方网站,确保信息准确。资源库持续更新,是AI研究人员的重要参考工具。
Awesome-ICCV2023-Low-Level-Vision - ICCV2023低层视觉研究论文与代码资源汇总
Github低层视觉去噪去模糊图像恢复开源项目超分辨率
该项目整理汇总了ICCV2023会议发表的低层视觉领域论文和相关代码实现。内容涵盖图像恢复、超分辨率、去噪、去模糊等多个研究方向,并进行了分类整理。项目提供论文链接和代码仓库地址,方便研究者快速查找所需资源。同时还收录了其他相关会议的低层视觉论文集合链接,为该领域研究提供全面的参考资料。
CamLiFlow - 双向相机LiDAR融合实现光流和场景流联合估计
CamLiRAFTGithub光流估计双向融合场景流估计开源项目计算机视觉
CamLiFlow和CamLiRAFT是利用双向相机-LiDAR融合进行光流和场景流联合估计的开源方法。这两种算法在FlyingThings3D和KITTI等数据集上实现了领先性能。CamLiRAFT改进了训练流程,增强了泛化能力,能够处理非刚性运动。该项目开源了预训练模型、结果和多数据集评估训练代码,为相关研究提供了有力基线。
Awesome-Deblurring - 用于图像和视频去模糊的精选资源列表
AI Photo EnhancerBlind Motion DeblurringGithubImage DeblurringNon-Blind DeblurringVideo Deblurring开源项目
该页面汇集了图像和视频去模糊的最新研究与资源,涵盖单图像盲运动去模糊、非盲去模糊以及多图像或视频去模糊的详细信息。用户可以找到相关论文、代码和数据集,并可提交新项目建议或报告问题,为学术研究和实际应用提供技术支持和参考。
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。
Awesome-Video-Diffusion-Models - 视频扩散模型研究进展与开源资源综述
Github开源工具箱开源项目数据集文本到视频生成视频生成模型评估指标
本文综述了视频扩散模型领域的研究进展和开源资源。内容包括最新工具箱、基础模型、数据集和评估指标,涵盖文本到视频生成、视频编辑和理解等多个方向。文章系统梳理了该领域的关键技术和资源,为研究人员和开发者提供全面参考,有助于推动视频生成和处理技术的发展。
awesome-flow-matching - 流匹配与随机插值技术推动生成模型创新
Flow MatchingGithub开源项目插值概率流生成模型随机插值
awesome-flow-matching项目收集了流匹配和随机插值领域的前沿研究成果,涵盖理论基础和实际应用。项目包含Flow Matching、Stochastic Interpolants等创新技术,为研究人员和开发者提供全面资源,有助于深入理解先进生成模型方法,推动人工智能领域技术进步。
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