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深度学习运动去模糊技术研究综述及发展趋势

深度学习运动去模糊图像处理人工智能计算机视觉Github开源项目

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。

GithubGithub论文论文
介绍相关项目
ECCV2024-Papers-with-Code - ECCV 2024开源项目与论文合集
AIGCECCV 2024Github开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉
探索ECCV 2024的最新论文和开源项目，其中涵盖3D点云、自动驾驶、GAN和Vision Transformer等领域。ECCV 2024展示了前沿的计算机视觉和深度学习研究成果，提供论文和代码链接，帮助研究人员和开发者紧跟技术前沿。加入CVer学术交流群，与顶尖学者交流并获取最新的学习资料。
MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能
GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉
MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。
BayesianDeepLearning-Survey - 贝叶斯深度学习的不断更新综述
Github人工智能开源项目机器学习概率模型深度学习贝叶斯深度学习
本项目是贝叶斯深度学习(BDL)的持续更新综述,扩展自ACM Computing Surveys 2020年发表的论文。涵盖BDL在推荐系统、领域适应、医疗保健、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。通过定期更新,为研究人员提供BDL最新进展概述,展示这一框架在多个应用中的潜力。
vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术
GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉
VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包，支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法，并提供灵活的可视化选项，方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。
dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架
DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成
DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架，专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频，例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示，体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。
ICCV2023-Papers-with-Code - ICCV 2023前沿计算机视觉论文与开源代码合集
GithubICCV 2023图像处理开源项目计算机视觉论文
收录ICCV 2023大会接受的2160篇论文及开源代码，涵盖计算机视觉领域的多个前沿主题，包括Backbone、CLIP、GAN、NeRF、扩散模型、自监督学习、目标检测和医学图像处理，为研究和学习者提供一站式资源。
deep_learning_object_detection - 探索深度学习在目标检测领域的最新进展
GithubR-CNNSSDdeep learning开源项目性能表目标检测
本项目汇总自2014年以来的目标检测相关深度学习研究论文，含最新论文、代码实现及性能数据。资源周期性更新，旨在为开发者和研究人员提供有价值的信息参考，帮助掌握领域前沿技术与动态。
benchmark_results - 前沿视觉追踪技术的最新论文和研究动态
AAAICVPRGithubICCVSiamRPN++开源项目视觉跟踪
本页面汇总了包括CVPR、AAAI、和ICCV在内的顶级会议上视觉对象跟踪领域的论文。详细介绍包括Siam R-CNN、PrDiMP等在内的多种跟踪技术及其实现代码与研究要点。
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。
CVPR23_LFDM - 潜在流扩散模型实现条件图像到视频生成
GithubLFDM图像到视频生成开源项目条件生成深度学习潜在流扩散模型
CVPR23_LFDM项目提出了一种基于潜在流扩散模型的条件图像到视频生成方法。该方法在MUG、MHAD和NATOPS数据集上展示了生成流畅自然的人脸表情和人体动作视频的能力。项目开源了预训练模型、演示代码和详细的模型训练流程，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
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