Blind-Motion-Deblurring-Survey

深度学习运动去模糊技术研究综述及发展趋势

本项目全面回顾了深度学习在运动去模糊领域的研究进展。通过系统分析150余篇相关论文,总结了30多种盲运动去模糊算法。对当前先进方法在4个数据集上进行了对比实验,揭示了现有技术的不足,并探讨了未来发展方向。项目还收录了CVPR 2024最新去模糊研究成果,为该领域研究人员提供了重要参考。

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介绍相关项目

Best_AI_paper_2020 - 2020年AI领域顶级研究论文与开源项目解析

AI论文Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉

探索2020年AI研究的顶尖成果。本页面提供从计算机视觉到自然语言处理的最新AI研究论文，每篇论文均配有清晰视频讲解及深度分析链接，同时提供开源代码下载，助您深入了解AI技术如何塑造未来。

zoom-learn-zoom - 数字变焦机器学习技术驱动摄影效果提升

GithubSR-RAWtensorflowzoom-learn-zoom开源项目数字变焦机器学习

该项目展示了机器学习在摄影数字变焦中的应用，突出使用真实RAW传感器数据进行训练的优势。项目基于TensorFlow开发，可在Ubuntu 16.04 LTS上运行。提供了SR-RAW数据集的下载和使用指南，包括详细的快速推理和训练步骤，并介绍了CoBi损失的实现和数据预处理方法。适用于Sony Digital Camera Raw及其他RAW数据格式，适合计算机视觉和图像处理领域的研究和应用。

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。

CVPR2024-Papers-with-Code-Demo - 最新CVPR论文及其代码全面解析

CVPR 2024Diffusion ModelGithub多模态开源项目知识蒸馏论文

CVPR2024-Papers-with-Code-Demo项目整合了CVPR会议的最新论文和开源代码，覆盖机器学习、计算机视觉等多个领域，提供丰富的论文资源和代码链接。适合学者和开发者深入探讨和应用最新科研成果。

Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦

Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读

这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记，重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章，全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。

Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类

Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目

该项目附有一篇综述论文，全面分析了多模态图像合成与编辑（MISE）和视觉AIGC的发展情况，并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究，科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络（GAN）等不同技术及其应用，帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。

RGBD-semantic-segmentation - RGB-D语义分割技术发展综述及性能评估

GithubRGBD语义分割开源项目性能对比数据集深度学习评估指标

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。

DiffBIR - 基于扩散模型的多任务盲图像修复方法

DiffBIRGithub人脸修复图像修复开源项目扩散模型盲图像超分辨率

DiffBIR是一种基于扩散模型的盲图像修复方法，可处理多种图像退化问题，如盲超分辨率、盲人脸修复和盲图像去噪。该方法采用两阶段架构，先进行退化移除，再利用IRControlNet重建图像。DiffBIR在真实世界图像上展现出优异的修复效果，能生成高质量、真实的细节。项目提供开源代码、预训练模型和详细使用说明。

PedSurvey - 行人检测技术综述,从手工特征到深度学习的演进

Github多光谱检测开源项目深度学习目标检测行人检测计算机视觉

PedSurvey项目提供了一个全面的行人检测研究综述，涵盖单光谱和多光谱检测方法。该项目详细介绍了行人检测的流程、手工特征和深度学习方法、多光谱检测技术、数据集和挑战。项目还展示了不同算法在各种数据集上的性能，并发布了新的大规模数据集TJU-DHD-Pedestrian。这为研究人员提供了行人检测领域的最新进展和未来研究方向的参考。

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