金字塔固定资产管理软件破解版金字塔固定资产管理软件破解版金字塔固定资产管理软件破解版金字塔固定资产管理软件破解版
2022-03-17 19:33:44
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为解决现有去雾算法中存在的透射率过估计、天空区域颜色失真、实时性差等问题,提出了一种基于金字塔模型的快速高效实时视频去雾算法。采用金字塔向下采样获取缩小后的图像,引入伪去雾图像与暗原色置信度作为修正因子,获取缩小图像的粗透射率;然后将缩小图像还原至初始尺寸,利用联合双边滤波对纹理进行细化;最后结合大气光散射模型及帧间视频去雾理论复原降质视频。实验结果表明,该算法的去雾效果彻底,可对多种场景进行有效去雾。相比其他算法,本算法的峰值信噪比和平均结构相似性分别提高了20.153%和14.056%,且处理快速、运行稳定,可用于实时视频去雾。
2022-03-15 17:55:07
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Matlab代码金字塔深度拉普拉斯金字塔网络，可实现快速，准确的超分辨率（CVPR
2017）
，
，
，
和
IEEE计算机视觉和模式识别会议，CVPR
2017
目录
介绍
拉普拉斯金字塔超分辨率网络（LapSRN）是一个渐进式超分辨率模型，可在从粗到细的拉普拉斯金字塔框架内对低分辨率图像进行超分辨率。
我们的方法是快速的，并且在针对4x和8x
SR的五个基准数据集上实现了最先进的性能。
有关更多详细信息和评估结果，请查看我们的和。
引文
如果您发现对您的研究有用的代码和数据集，请引用：
@inproceedings{LapSRN,
author
=
{Lai,
Wei-Sheng
and
Huang,
Jia-Bin
and
Ahuja,
Narendra
and
Yang,
Ming-Hsuan},
title
=
{Deep
Laplacian
Pyramid
Networks
for
Fast
and
Accurate
Super-Resolution},
booktitle
=
{IEEE
Conferene
on
Computer
Vision
and
Pattern
2022-03-08 16:14:50
11.61MB
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PyTorch中的级联金字塔网络（CPN）
这是CPN的PyTorch重新实现。
参考：
2022-02-11 09:46:38
2KB
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使用金字塔分解和迭代细化，计算OF。 包括一个演示和一篇彻底解释该方法的论文。
2022-02-05 20:33:05
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可控制的金字塔
可控金字塔的PyTorch实现
需要来自pytorch_fft。
2022-01-23 01:25:25
5KB
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金字塔立体匹配网络
这个库包含的“代码（PyTorch）”的论文（CVPR 2018）由和。
变更日志
2020/12/20：更新PSMNet：现在支持Torch 1.6.0 / torchvision 0.5.0和python 3.7，删除了不一致的缩进。
二○二○年十二月二十〇日：我们提出的实时立体声可以在这里找到。
引文
@inproceedings{chang2018pyramid,
title={Pyramid Stereo Matching Network},
author={Chang, Jia-Ren and Chen, Yong-Sheng},
booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
pages={5410--54
2022-01-20 11:13:52
47KB
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