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NAFNet

无需非线性激活函数的图像修复网络

NAFNet是一种无需非线性激活函数的图像修复网络,通过简单的基线超过现有SOTA方法并显著降低计算成本。在GoPro数据集上,该网络的图像去模糊性能达到33.69 dB PSNR,在SIDD数据集上的图像去噪性能为40.30 dB PSNR,均显著超越前代SOTA性能。NAFNet适用于图像去噪、去模糊和立体图像超分辨率等任务。

control_v11p_sd15_inpaint - ControlNet技术驱动的智能图像修复工具
ControlNetGithubHuggingfaceInpaintStable Diffusion图像生成开源项目条件控制模型
control_v11p_sd15_inpaint是一款基于ControlNet技术的图像修复工具。它通过精确控制Stable Diffusion等扩散模型,实现高质量的图像修复和编辑。该模型支持边缘图、分割图和关键点等多种输入条件,为图像处理提供多样化的选择。这一工具适用于个人设备和大型计算集群,具有良好的可训练性和易用性。
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。
CAT - 创新图像恢复模型 强化远程特征建模
GithubTransformer卷积神经网络图像修复开源项目自注意力机制长程依赖
CAT是一种创新的图像恢复模型,采用矩形窗口自注意力机制扩大特征提取范围。模型通过水平和垂直矩形窗口并行聚合特征,实现窗口间交互。结合CNN的局部特性,CAT在全局-局部特征耦合方面表现出色。实验证实该方法在多种图像恢复任务中超越了现有技术水平。
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。
NDR-code - 单目RGB-D相机的动态场景神经表面重建
3D重建GithubNeurIPSRGB-D相机动态场景重建开源项目神经网络
NDR是一种基于神经网络的动态场景表面重建方法,利用单目RGB-D相机数据恢复高保真几何、运动和外观。该技术无需模板,适用于复杂场景重建。NDR在NeurIPS 2022会议获得Spotlight展示,体现了其在3D视觉领域的创新性。项目提供开源代码和数据集,为相关研究提供参考。
nfnet_l0.ra2_in1k - 轻量级NFNet模型:无需规范化层的高效图像识别
GithubHuggingfaceImageNet-1kNFNettimm图像分类开源项目模型特征提取
nfnet_l0.ra2_in1k是一种创新的轻量级NFNet图像分类模型,摒弃了传统的规范化层。它通过Scaled Weight Standardization和策略性放置的标量增益,实现了高效的大规模图像识别。基于ImageNet-1k数据集训练,该模型拥有3510万参数,适用于图像分类、特征提取和嵌入任务。这种无需常规规范化层的设计,为高性能图像处理提供了新的可能。
Active-Passive-Losses - 归一化损失函数提高深度学习噪声标签处理效果
CIFARGithubPython开源项目损失函数标签噪声深度学习
Active-Passive-Losses项目实现了ICML 2020论文提出的归一化损失函数,用于提高深度学习模型处理噪声标签的能力。项目提供CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验配置,支持多种噪声率和噪声类型。研究者可利用此代码复现结果或将新损失函数应用于自身研究。
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。
PASD - 像素感知稳定扩散模型用于图像超分辨率和风格化
GithubStable Diffusion个性化风格化人工智能图像超分辨率开源项目计算机视觉
PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目,专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本,同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力,可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。
SeeSR - 基于语义感知的实景图像超分辨率方法
GithubSeeSR图像超分辨率开源项目扩散模型真实世界图像语义感知
SeeSR是一种新型语义感知实景图像超分辨率技术,结合稳定扩散模型和语义信息提升低分辨率图像质量。该方法已被CVPR2024接收并在GitHub开源。SeeSR可处理多种场景图像,并支持快速推理。项目提供预训练模型、测试数据集和使用说明,便于研究和应用。此外,项目还包含DAPE和SeeSR模型的训练指南,以及用于生成训练数据的工具。SeeSR采用tiled vae方法节省GPU内存,并提供Gradio演示界面。该技术在多个真实世界图像数据集上展现出优异性能。
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