Awesome-CVPR2024-Low-Level-Vision

CVPR2024低层视觉任务论文与代码汇总

CVPR2024 低层视觉图像处理计算机视觉深度学习 Github 开源项目

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。

awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南

Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习

精选自监督学习资源，覆盖理论研究与各领域实际应用，如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新，已成为AI领域必备的研究与教学资源。

awesome-diffusion-categorized - 收集并分类了使用扩散模型实现的图像修复和增强技术

ColorizationDiffusion ModelFace RestorationGenerative DiffusionGithubImage Restoration开源项目

该项目收集并分类了使用扩散模型实现的图像修复和增强技术，包括图像复原、色彩化、面部修复、虚拟试穿和文本引导编辑等。所提供的研究项目和代码链接便于用户快速查找和应用这些前沿的图像处理技术。

Diffusion-Low-Light - 小波扩散模型提升低光照图像质量

GithubSiggraph Asia 2023低光照图像增强小波扩散模型开源项目深度学习计算机视觉

Diffusion-Low-Light是一个发表于Siggraph Asia 2023的开源项目，提出了基于小波扩散模型的低光照图像增强方法。该方法在LOLv1、LOLv2和LSRW等多个数据集上表现优异，与现有技术相比效果显著。项目提供预训练模型、代码和详细实施指南，在保持图像细节和自然度方面表现出色，为低光照图像处理领域带来了创新解决方案。

Awesome-Open-Vocabulary-Semantic-Segmentation - 开放词汇语义分割研究成果汇总

CLIPGithub开放词汇开源项目深度学习计算机视觉语义分割

这是一个汇总开放词汇语义分割领域研究成果的项目。内容涵盖全监督、弱监督和无需训练等多种方法，同时收录零样本语义分割、指代图像分割和开放词汇目标检测等相关任务的论文。项目旨在为研究者提供该领域的最新进展概览。

ICASSP-2023-24-Papers - ICASSP 2024声学和信号处理前沿研究汇总

GithubICASSP 2024人工智能信号处理开源项目论文集语音识别

本项目汇总ICASSP 2024会议发表的声学、语音和信号处理领域重要论文。提供论文标题、作者、摘要及代码链接(如有)的完整列表,便于研究人员快速了解行业前沿动态。资源库持续更新,确保收录最新研究成果。

ldm-super-resolution-4x-openimages - 基于潜在扩散模型的图像超分辨率开源工具

GithubHuggingfaceLDM图像处理图像超分辨率开源项目模型深度学习神经网络

ldm-super-resolution-4x-openimages项目利用潜在扩散模型技术实现图像超分辨率处理。该项目在预训练自编码器的潜在空间中应用扩散模型，平衡了计算资源消耗与图像细节保留。项目支持图像4倍放大，并提供了完整的推理pipeline，适用于图像修复、无条件生成和语义场景合成等任务。

awesome-camouflaged-object-detection - 伪装物体检测研究进展综述与资源汇总

Github伪装物体检测图像分割开源项目数据集深度学习计算机视觉

本项目全面总结伪装物体检测(COD)领域的研究进展,涵盖检测、分割、场景理解等方向。汇集顶级论文、数据集和代码资源,定期更新最新成果。为研究人员提供了解COD前沿进展的重要参考。

daily-paper-computer-vision - 计算机视觉与深度学习论文每日精选更新

AI论文CVer计算机视觉Github开源项目机器学习深度学习计算机视觉

该项目每日更新和整理计算机视觉、深度学习及机器学习领域的最新优质论文和项目，涵盖多个研究方向。内容涵盖从2017年至今的顶会顶刊论文列表和代码链接，为研究人员提供丰富的资源参考。

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-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

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