去噪声代码matlab 基于SALT的视频降噪 ============= 基于SALT的视频降噪随附于以下出版物：“联合自适应稀疏性和动态低秩：视频降噪的在线Tensor重构方案”，IEEE国际计算机视觉会议（ICCV），2017年。 描述： 我们提出了一种基于新型稀疏和低秩张量（SALT）模型的视频去噪方法。 引入了一种有效的，无监督的在线unit稀疏变换学习方法，以动态地施加自适应稀疏性。 基于SALT的视频降噪显示出低延迟，并且可以潜在地处理流视频。 据我们所知，这是将自适应稀疏性和低等级性相结合以进行视频降噪的第一项工作，也是以在线方式解决所提出的问题的第一项工作。 SALT软件包包括（1）SALT Matlab函数的集合，以及（2）SALT论文中使用的示例数据。 您可以在以下位置下载我们的其他软件包。 纸 可用纸。 如果使用，请引用我们的出版物： Bihan Wen，Yanjun Li，Luke Pfister和Yoram Bresler，“快速联合自适应稀疏性和低等级：用于视频降噪的在线张量重构方案”，Proc。 IEEE国际Conf。 计算机视觉（ICCV），2017年

离散控制Matlab代码KDRSDL 代码（ICCV 2017）。 作者： 该代码改编自我在帝国大学的理学硕士论文（2016年夏）。 要求 Matlab（在Matlab 2015a及更高版本上测试） 图像处理工具箱，用于产生噪声（ imnoise噪声） 离散时间Silverster方程求解器（ dlyap ）的控制系统工具箱 可选：并行计算工具箱 如何使用代码 主要功能是kdrsdl 。 function [ Data , Info ] = kdrsdl ( X , varargin ) Data和Info是分别包含分解的恢复组成部分和一些用于监视收敛性的信息（迭代数和每个步骤的停止标准值）。 Experiments文件夹包含示例数据集以及帮助程序功能。 参数 所支持选项的参考。 'r'（整数） 在模式1和模式2等级的上限，代码矩阵Rn的最大维数为r*r 。 对于m*n矩阵min(m, n)默认为min(m, n) 。 'lambda'（双精度） 优化问题中的lambda参数。 对于m*n*N张量1 / sqrt(N * max(m, n))默认为1 / sqrt(N * max(m,

matlab图像去模糊原始码CCSC_code_ICCV2017 这是ICCV 2017论文“共识卷积稀疏编码”的源代码存储库。 作者： Biswarup Choudhury，Robin Swanson，Felix Heide，Gordon Wetzstein和Wolfgang Heidrich。 仓库信息： 所有代码均在MATLAB 2016b中编写和测试 2D：从大型图像数据集中学习2D卷积过滤器，例如ImageNet（将单独下载）。 还包含用于使用所学过滤器修复问题（例如修复和泊松反卷积）的代码。 2-3D：学习用于高光谱图像的卷积滤镜。 还包含用于高光谱修复和去马赛克的代码。 3D：学习视频数据集的3D卷积过滤器（将单独下载）。 还包含使用学习到的过滤器对视频进行去模糊处理的代码。 4D：学习用于光场数据集的4D滤镜（提供了示例输入光场数据）。 还包含使用所学过滤器进行新颖视图合成的代码。 image_helpers：用于读取数据，对比度归一化等的其他实用程序代码。 内存需求： 所有实验均在128GB内存下进行。 参考： 如果您使用上述任何代码或受其启发的版本，请引用我们的论文

如果您使用这些代码，请引用我们的ICCV2017论文：深度学习。 \ bibitem {WangICCV2017} G.〜Wang，X.〜Xie，J.〜Lai和J.〜Zhuo，《深度学习》，载于ICCV，第2812-2820页，2017年。

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使用图像到图像的翻译进行无限制的面部几何重构-官方PyTorch实施 使用图像到图像转换的无限制面部几何重构的评估代码。终于移植到PyTorch！ 最近更新 2020.10.27 ：添加了STL支持 2020.05.07 ：添加了车轮包装！ 2020.05.06 ：添加了版本以用于模型的快速测试 2020.04.30 ：pyTorch初始版本 此版本中有什么内容？ 由三部分组成 一个网络执行图像到深度+在合成人脸数据上训练的对应图 一种非刚性ICP方案，用于将输出图转换为完整的3D网格 从阴影到形状的方案，用于添加精细的介观细节 这个仓库目前包含我们的图像到图像网络，其中包含权重和PyTorch模型以及一个简单的python后处理方案。 已发布的网络经过了合成图像和未标记真实图像的组合训练，以增强鲁棒性：) 安装 从PyPi安装 $ pip install pix2vertex

ICCV 2017 相关论文下载，文章共9篇，包含 Cross View 方法、Unsupervised 方法、改进的 Triplet Loss 方法等。