matlab si模型代码ECCV-通过多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾 任文奇、刘思、张华、潘金山、曹晓春、杨明轩 2016 年 10 月 10 日发布。 这些代码基于 MatConvNet。 描述 这是 ECCV16 论文的测试实现：Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks。 我们提供测试演示以及预训练模型。 脚本和预训练模型 这是我们在 ECCV16 中的去雾论文的演示实现。 此测试代码基于 MatConvNet 工具箱。 您应该首先在您的计算机上编译 MatConvNet，然后使用“demo_MSCNNdehazing.m”来测试您的图像。 “MSCNN_dehazing\matlab”文件夹中当前发布的编译版本可以直接在Win7电脑上使用。 引文 @inproceedings{Ren-ECCV-2016, 作者 = {任、文奇与刘、司与张、华与潘、金山与曹、小春与杨、明轩}， title = {通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾}， booktitle = {欧洲计算机视觉会议}

Res2Net 论文正式实现 我们的论文被IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）接受。 更新 2020.10.20 PaddlePaddle版本Res2Net达到85.13％top-1 acc。 在ImageNet上： 。 2020.8.21发布了使用Res2Net进行检测和分割的在线演示： ://mc.nankai.edu.cn/res2net-det 2020.7.29在ImageNet上发布Res2Net的培训代码 （仅用于非商业用途） 2020.6.1 Res2Net现在位于新的深度学习框架的官方模型动物园中。 2020.5.21 Res2Net现在是MMDetection v2框架中的基本骨干之一。 结合使用MMDetection v2和Res2Net，可以以更少的计

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12合1：多任务视觉和语言表示学习 如果使用此代码，请引用以下内容。 代码和预训练模型： @InProceedings{Lu_2020_CVPR, author = {Lu, Jiasen and Goswami, Vedanuj and Rohrbach, Marcus and Parikh, Devi and Lee, Stefan}, title = {12-in-1: Multi-Task Vision and Language Representation Learning}, booktitle = {The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, month = {June}, year = {2020} } 和： @inproceedings{lu2019vilber

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MATLAB实现基于多路径搜索、FS、TSS、FSS的运动估计算法，可运行，希望大家支持

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