超分辨率matlab代码韩 我们的ECCV 2020论文“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”的PyTorch代码 该存储库适用于以下论文中介绍的HAN 张玉伦，李坤鹏，李凯，王丽晨，钟斌能和付云，“通过整体注意力网络实现单图像超分辨率”，ECCV 2020， 该代码基于RCAN（PyTorch）构建并在具有Titan X / 1080Ti / Xp GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python3.6，PyTorch_0.4.0，CUDA8.0，cuDNN5.1）上进行了测试。 内容 介绍 信息功能在单图像超分辨率任务中起着至关重要的作用。 事实证明，渠道关注对于保留每一层中信息量丰富的功能是有效的。 但是，频道注意力将每个卷积层视为一个单独的过程，从而错过了不同层之间的相关性。 为了解决这个问题，我们提出了一个新的整体注意网络（HAN），该网络由一个图层注意模块（LAM）和一个通道空间注意模块（CSAM）组成，以对图层，通道和位置之间的整体相互依赖性进行建模。 具体地，提出的LAM通过考虑各层之间的相关性来自适应地强调分层特征。 同时，CSAM学习每个通道所有

（新）还对DecoupleSegNets进行了验证，以处理边界对于任务很重要的分割情况。我们将在此仓库中发布相关代码和文件。 解耦隔离网 此回购包含我们ECCV-2020工作的实施：通过分离的主体和边缘监督改进语义分割。 这是北京大学，牛津大学和Sensetime Research的联合工作。 （非常感谢Sensetimes的GPU服务器） 欢迎任何建议/问题/拉取请求。 它还包含对我们之前的AAAI-2020工作（口头）的重新实施。 GFFNet：Gated Fully Fusion用于语义分割，它也可以在CityScapes上获得最新的结果： 解耦隔离网 GFFNet 数据集准备 提供了适用于Cityscapes，Mapillary，Camvid，BDD和Kitti的加载器。可以在找到准备每个数据集的详细信息。 要求 pytorch> = 1.2.0顶点opencv-python 模

颜色分类leetcode 官方实施： CMC：对比多视图编码 () 非官方实现： MoCo：无监督视觉表示学习的动量对比 () InsDis：通过非参数实例级判别的无监督特征学习 () 引文 如果你发现这个 repo 对你的研究有用，请考虑引用这篇论文 @article{tian2019contrastive, title={Contrastive Multiview Coding}, author={Tian, Yonglong and Krishnan, Dilip and Isola, Phillip}, journal={arXiv preprint arXiv:1906.05849}, year={2019} } 对比多视图编码 这个 repo 涵盖了 CMC（以及 Momentum Contrast 和 Instance Discrimination）的实现，它以自我监督的方式从多视图数据中学习表示（通过多视图，我们指的是多感官、多模态数据或字面上的多视点数据。它是灵活定义什么是“视图”）： 《对比多视图编码》，。 强调 (1) 作为对比视图数量的函数的表示质量。 我们发现

无监督的高光谱超分辨率耦合解混网中的交叉注意 ，， ，，和 论文代码：。 图。1。 受频谱分解技术启发的拟议的无监督超光谱超分辨率网络的图示，即具有交叉注意的耦合解混网（CUCaNet） ，该网络主要由两个重要模块组成：交叉注意和空间光谱一致性。 训练 请简单地运行./Main_CAVE.py演示，以在两个HSI（伪造的和真实的食物，图表和玩具）上重现我们的HSISR结果（将与在Windows OS上实现的Python 3.7使用）。 之前：有关必需的软件包，请参阅详细的.py文件。 参数：可以更好地调整权衡参数train_opt.lambda_* ，并且网络超参数灵活。 结果：请查看登录到./checkpoints/CAVE_*name*/precision.txt的五个评估指标（PSNR，SAM，ERGAS，SSIM和UIQI）以及保存在./Results/CAVE/的输出.m

CelebA-Spoof：具有丰富注释的大规模面部防欺骗数据集 CelebA-Spoof：具有丰富注释的大规模面部防欺骗数据集 ，，，，，， 在ECCV 2020中。 [] | [] 摘要： CelebA-Spoof是一个大规模的人脸反欺骗数据集，具有来自10,177个对象的625,537张图像，其中包括关于脸部，光照，环境和欺骗类型的43种丰富属性。从CelebA数据集中选择的实时图像。我们收集并注释CelebA-Spoof的欺骗图像。在43个丰富的属性中，有40个属性属于实时图像，包括所有面部组件和附件，例如皮肤，鼻子，眼睛，眉毛，嘴唇，头发，帽子，眼镜。欺骗图像包含3个属性，包括欺骗类型，环境和照明条件.CelebA-Spoof可用于训练和评估面部反欺骗算法。 更新 [02/2021] CelebA-Spoof Challenge 2020的已在arXiv上发布。 [08/20

走向端到端基于视频的眼动追踪 ECCV 2020出版物和数据集EVE随附的代码。 作者： ， ， 和 项目页面： : 设置 最好为此存储库设置Docker映像或虚拟环境（建议使用 ）。 请注意，我们已经在以下环境中测试了此代码库： Ubuntu 18.04 /基于Linux的集群系统（CentOS 7.8） Python 3.6 / Python 3.7 PyTorch 1.5.1 使用以下命令在某个地方克隆该存储库： git clone git@github.com:swook/EVE cd EVE/ 然后从该存储库的基本目录中，使用以下命令安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 请注意， 设立的torch和torchvision您的特定系统上的软件包。 您还需要设置ffmpeg进行视频解码。 在Linux上，我们建

多任务学习 此仓库旨在在PyTorch中实施几种多任务学习模型和培训策略。 该代码库是对以下工作的补充： ， ，Wouter Van Gansbeke，Marc Proesmans，Dengxin Dai和Luc Van Gool。 ， 和Luc Van Gool。 在可以找到有关多任务学习的最新作品列表。 安装 该代码与最新的Pytorch版本一起运行，例如1.4。 假设 ，最重要的软件包可以按以下方式安装： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install imageio scikit-image # Image operations conda install -c conda-forge opencv # OpenCV cond

用于真实图像超分辨率的深循环生成对抗性残差卷积网络（SRResCycGAN） 网络的官方PyTorch实现，如论文。 这项工作以高x4放大系数参加了挑战赛道3。 抽象的 最近基于深度学习的单图像超分辨率（SISR）方法主要是在干净的数据域中训练其模型，其中低分辨率（LR）和高分辨率（HR）图像来自无噪声设置（相同域）到双三次降采样假设。 但是，这种降级过程在实际环境中不可用。 我们考虑到深度循环网络结构，以保持LR和HR数据分布之间的域一致性，这是受CycleGAN在图像到图像翻译应用程序中最近成功的启发。 通过以端对端方式从LR到HR域转换的生成对抗网络（GAN）框架进行训练，我们提出了超分辨率残留循环生成对抗网络（SRResCycGAN）。 我们在定量和定性实验中证明了我们提出的方法，该方法很好地推广到了真实图像的超分辨率，并且很容易部署到移动/嵌入式设备中。 此外，我们在AIM 2

ECCV2020：具有本地计数图的人群混合自适应回归网络 介绍 在这项工作中，我们介绍了一个称为局部计数图的新学习目标，并显示了其在局部计数回归中的可行性和优势。 同时，我们提出了一种从粗到精的方式的自适应混合回归框架。 它报告了计数准确性和训练阶段稳定性的显着提高，并在几个权威数据集上实现了最先进的性能。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 框架 演示版 入门 先决条件 Python> = 3.5 火炬> = 1.0.1 其他库在requirements.txt ，运行pip install -r requirements.txt 。 资料准备 从官方网站下载ShanghaiTech, UCF-QNRF, UCF_CC_50数据集，并将其解压缩到./ProcessedData 。 运行cd ./datasets/XXX/和python prepare_XXX_mod64.py调整图