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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。

MultiModal_BigModels_Survey - 大规模多模态预训练模型综合调研
Github人工智能多模态预训练模型大规模模型开源项目深度学习综述
这个项目提供了大规模多模态预训练模型的全面调研。内容包括发展历程、关键技术、代表性模型和应用场景。调研分析了模型架构、预训练策略和下游任务等研究热点,并探讨了未来方向。这份资料可为多模态人工智能研究和开发提供参考。
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。
data-augmentation-review - 全面数据增强技术助力机器学习模型优化
GitHubGithubPython库开源项目数据增强机器学习计算机视觉
该项目汇集了多领域数据增强资源,包括计算机视觉、自然语言处理、音频和时间序列分析。内容涵盖GitHub仓库、开源库、学术论文等,详细介绍了图像变换、文本生成、音频处理等增强技术。此外,还收录了自动增强和特定领域增强方法,为机器学习研究人员和实践者提供了全面的数据增强参考。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
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。
best_AI_papers_2021 - 2021年AI领域的重要研究成果及其应用
Github人工智能图像生成开源项目深度学习神经网络计算机视觉
best_AI_papers_2021项目精选2021年AI领域的关键研究,涵盖从伦理到技术实用性的多方面进展。探索每项研究的创新及其未来影响,包括视频讲解与相关代码。
MimicMotion - 基于AI的高质量人体动作视频生成框架
AIGithubMimicMotion人体动作开源项目深度学习视频生成
MimicMotion是一个创新的视频生成框架,可基于任意动作指导生成高质量的长视频。该项目采用置信度感知的姿态引导技术,提高了时间平滑性和模型鲁棒性。通过区域损失放大和渐进式潜在融合策略,MimicMotion有效解决了图像失真问题,并能以较低的资源消耗生成长视频。这一技术在视频质量、控制性和生成长度等方面显著优于现有方法,为人体运动视频生成领域开辟了新的可能性。
Spectral-Graph-Survey - 谱图神经网络研究综述与发展趋势
Github图信号处理图神经网络开源项目空间域谱图卷积频谱域
该项目汇集了谱图神经网络领域的重要研究成果,包括里程碑论文、空间和谱域方法对比以及双胞胎论文等。内容涵盖2015年至2023年的关键进展,系统梳理了该领域的发展脉络。项目不仅总结现有工作,还探讨未来趋势,为谱图神经网络研究提供全面参考。
Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复
GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复
研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型,通过多头注意力和前馈网络设计,实现了长距离像素交互,适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊(单图像和双像素数据)和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布,并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。
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。
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