DeepLPF：用于图像增强的深度局部参数过滤器（CVPR 2020） （ ，皮埃尔·马扎（Pierre Marza），（ ，（ ， 华为诺亚方舟实验室 CVPR 2020论文DeepLPF的主要存储库：用于图像增强的深度局部参数滤波器。 在这里，您将找到代码链接，预训练的模型以及有关数据集的信息。 如果您需要协助，请提出Github问题。 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 输入 标签 我们的（DeepLPF） 依存关系 requirements.txt包含该代码使用的Python包。 如何训练DeepLPF并将模型用于推理 训练DeepLPF 指示： 要使此代码适用于您的系统/问题，您将需要编辑数据加载功能，如下所示： main.py，更

Geometric loss functions for camera pose regression论文的报告ppt，纯个人制作，原创。

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SMSR Pytorch实施“探索图像超分辨率中的稀疏性以进行有效推理”，CVPR 2021 强调 在细粒度级别上查找和跳过SR网络中的冗余计算，以进行有效的推理。 通过显着降低FLOP并加快移动设备的速度来保持最先进的性能。 基于原始Pytorch API的稀疏卷积的有效实现，可更轻松地进行迁移和部署。 动机 网络架构 稀疏卷积的实现 为了更轻松地进行迁移和部署，我们使用基于原始Pytorch API的有效稀疏卷积实现，而不是通常基于CUDA的实现。 具体来说，首先从输入中提取稀疏特征，如下图所示。 然后，执行矩阵乘法以产生输出特征。 要求 Python 3.6 PyTorch == 1.1.0 麻木 skimage 意象 matplotlib cv2 火车 1.准备训练数据 1.1从或下载DIV2K训练数据（800个训练+ 100个验证图像）。 1.2根据HR和LR图像

随着深度学习的快速发展，计算机视觉已成为人工智能领域非常热门的研究方向，而其中Inpainting领域备受关注。Inpainting分为图像修复（Image Inpainting）和视频修复（Video Inpainting）。此资源为世界顶级会议期刊CVPR近五年的Inpainting领域论文合集，希望有所帮助~

上下文编码器：[CVPR 2016]使用GAN通过图像修复进行无监督特征学习

通过非对称循环映射生成不成对的肖像画 我们为CVPR 2020论文“通过不对称循环映射生成不成对的肖像绘图”提供PyTorch实施。 该项目使用基于GAN的模型从面部照片生成艺术肖像画。 我们的拟议框架 样品结果 从左到右：输入，输出（样式1），输出（样式2），输出（样式3） 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 。 @inproceedings{YiLLR20, title = {Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping}, author = {Yi, Ran and Liu, Yong-Jin and Lai, Yu-Kun and Rosin, Paul L}, booktitle = {{IEEE} Conference on Computer V

图像修复的递归特征推理 要求 Python> = 3.5 PyTorch> = 1.0.0 Opencv2 == 3.4.1 Scipy == 1.1.0 脾气暴躁== 1.14.3 Scikit图像（skimage）== 0.13.1 这是我们实验的环境。 这些软件包的更高版本可能需要对代码进行一些修改。 尽管我们的方法不限于任何特定的CUDA和cudnn版本，但强烈建议您使用这些工具包的最新版本。 由于RFR-Net的周期性设计，它似乎可以在较旧的CUDA版本中运行缓慢。 预训练模型 到预训练模型的链接。 （当前为Paris StreetView，CelebA数据集）。 我们希望在1月底之前释放Places2权重，对于存储系统故障导致的延迟，我们深表歉意。 如果模型用于学术目的，我们强烈建议用户重新训练模型，以确保进行公平的比较（这一直是人们所期望的）。 使用当前版本的

1. 检测 2. 分割(Segmentation) 3. 图像处理(Image Processing) 4. 视频处理(Video Processing) 5. 估计(Estimation) 6. 图像&视频检索/视频理解(Image&Video Retrieval/Video Understanding) 7. 人脸(Face) 8. 三维视觉(3D Vision) 9. 目标跟踪(Object Tracking) 10. 医学影像(Medical Imaging) 11. 文本检测/识别/理解(Text Detection/Recognition/Understanding) 12. 遥感图像(Remote Sensing Image) 13. GAN/生成式/对抗式(GAN/Generative/Adversarial) 14. 图像生成/图像合成(Image Generation/Image Synthesis) 15. 场景图(Scene Graph

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