17CVPR_CODE_Learning Dynamic Guidance for Depth Image Enhancement 17 cvpr 代码

操作系统_实验_课程设计_进程调度_四种调度方式_代码&报告 FCFS、SJF、PRIOR、RR

matlab的egde源代码消色前的颜色衰减 该MATLAB代码是朱庆松，麦加明和邵凌在论文“使用颜色衰减先验的快速单图像雾消除算法”中提出的单图像去雾算法的实现。 （） 该代码可以在MATLAB R2014a上运行。 确保您的MATLAB包含了由Kaiming He，Sian Sun和Xiaoxiao Tang在“引导图像过滤”中提出的引导过滤器。 介绍： 将模糊图像放入目录“ inputImgs” 在“ runDehazing.m”开头修改图像路径 在MATLAB中运行“ runDehazing.m”脚本 尝试不同的Beta以获取最佳性能 这是发行版的版本1。 如有其他疑问，请随时与我们联系。 接触 2014年8月

弱监督细分的边界框：全局约束接近完全监督 官方存储库 。 谈话记录可。 目录 很酷的把戏 要求（PyTorch） 要重现我们的实验，请执行以下操作： python3.8 + 火炬1.5+ nibabel（仅在切片3D卷时） 西皮 NumPy Matplotlib Scikit图片 sh 用法 代码的最重要的部分被包含在bounds.py ，与定义BoxPriorBounds 。 （ BoxBounds用于限制框大小的BoxBounds度。）它会生成一个元组列表，每个元组都包含该段的掩码（一次热编码）及其下限（ w或更低）。 然后，这些元组将由BoxPrior中的BoxPrior损失losses.py 。 简而言之，事情按以下顺序进行： BoxPriorBounds生成一个（segment，width）对list[tuple[Tensor, Tensor] ; 数据加

Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-Shot Segmentation论文翻译

Paper - Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior, 论文复现 - 基于暗通道先验的图像去雾算法 Reference Paper： Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior - Kaiming He, Jian Sun, and Xiaoou Tang, Fellow, IEEE. Algorithm demonstration： Requirements: * Matlab toolsbox

图像去雾算法的的原文，在本文中，我们提出了一个简单但有效的图像先验暗通道之前，从一个单一的输入图像去除混浊。暗通道先验是一种室外无雾图像的统计。这是基于一个关键的观察结果，大多数室外无雾图像中的局部斑点包含一些像素，这些像素在至少一个颜色通道中的强度非常低。利用这一先验模型，我们可以直接估计薄雾的厚度，并恢复高质量的无薄雾图像。在各种模糊图像上的结果表明了该算法的有效性。此外，作为除雾的副产品，还可以获得高质量的深度图。

NISwGSP (natural image stitching with the global similarity prior)算法采用局部扭曲模型，用网格网格引导每个图像的变形。目标函数用于指定经线的所需特征。除了良好的对齐和最小的局部失真之外，我们还在目标函数中添加了全局相似性。该先验约束每个图像的扭曲，使其类似于整体的相似变换。选择相似性变换对结果的自然性至关重要。我们提出了为每个图像选择合适的比例和旋转的方法。所有图像的扭曲被一起解决，以最小化全局失真。

首先感谢作者陈育圣和莊永裕为我们展现出如此优秀的作品《基於全局相似转换的猜测之自然影像拼接》，资源为该论文的电子文档（核心部分做了翻译,可能存在瑕疵，敬请谅解），文档仅用于学习，请用到该文章的做好引用声明。 Chen Y S，Chuang Y Y． Natural image stitching with the global similarity prior［C］//Proceedings of the 14th European Conference on European Conference on Computer Vision． Amsterdam，Netherlands: Springer，2016: 186-201． ［DOI: 10.1007 /978-3-319-46454-1_12］

何凯明先生09年CVPR会议最佳论文，Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior，中英文都有，并且有何恺明在CVPR会议上演讲时的ppt——基于暗通道先验的单幅图像去雾技术，并且有何凯明公开的源码guided-filter-code。