目录 基于 Attentrhjuiklve-Desnjrhjuarhjuikln-Net 深度学习算法的图像去雨项目示例... 1 项目介绍... 1 项目特点... 1 相关参考资料... 2 未来改进方向... 2 注意事项... 2 项目总结... 2 实现步骤... 3 1. 环境准备... 3 2. 编写代码... 3 代码解释... 6 示例数…

本文来自英特尔资深图形图像软件工程师 郭叶军在LiveVideoStack线上分享的内容，详细介绍了FFmpeg中深度学习模块的历史、现状及未来计划，并针对深度学习模块总体架构与代码实践做详细解析。 文 / 郭叶军 整理 / LiveVideoStack 回放链接：http…

Abstract: 由于未知的降雨模型，单图像去雨是相当具有挑战性的。现有方法通常对降雨模型做出特定假设，而这些假设几乎无法涵盖现实世界中的许多不同情况，因此必须采用复杂的优化或逐步完善。但是，这严重影响了这些方法对许多对效率…

本文参考文献：Progressive Image Deraining Networks: A Better and Simpler Baseline Dongwei Ren1, Wangmeng Zuo2, Qinghua Hu∗1, Pengfei Zhu1, and Deyu Meng31College of Computing and Intelligence, Tianjin University, Tianjin, China 2School of Comput…

【训练源码】 https://github.com/MaybeShewill-CV/attentive-gan-derainnet 【参考源码】 https://github.com/hpc203/attentive-gan-derainnet-onnxruntime 【算法介绍】 主要基于CVPR2018论文“单图像雨滴去除的注意生成对抗网络”，使用tensorflow实现图像去…

Lightweight Pyramid Networks for Image Deraining 前置知识高斯-拉普拉斯金字塔图像中的高频信息和低频信息 为什么高斯-拉普拉斯金字塔可以实现去雨？可能性分析网络结构整体结构：子网结构：递归块结构： 后续补充代码 前置知识 …

图像分解： 使用双边滤波将图像分解为低频和高频部分，分别包含图像的结构和纹理，然后对高频部分根据HOG特征（方向直方图）进行聚为2类（雨纹和背景纹理），对两个部分进行稀疏编码来实现…

文章目录 前言数据集训练数据集评估数据集测试数据集 网络模型自定义工具包网络训练和测试结语 前言 图像恢复是一类图形去噪问题的集合，在深度学习中可以理解为监督回归问题，主要包括图像去雨、图像去雾、图像去噪，图像去模糊和图像去马赛克…

简要说明 Protocol是UEFI中的一个重要概念（事实上《UEFI SPEC》中有超过70%的内容都是在讲Protocol），下面简单说明下： 1. 首先，非常重要的一点，Protocol不是什么特殊的东西，它就是一个结构体&…

目录 前言NeRF神经辐射场体渲染连续体渲染体渲染离散化 方法位置编码分层采样体渲染推导公式（1）到公式（2）部分代码解读相机变换（重要！） Mip-Nerf存在什么问题混叠抗混叠 发现和思考方法实验 Ins…

使用一组二维图像渲染3D场景视频（mip-NeRF论文复现） 【源码下载地址】 【更多技术内容将不断产出】 目录 使用一组二维图像渲染3D场景视频（mip-NeRF论文复现）概述原理介绍传统NeRF的原理mip-NeRF的改进模型介绍复现过程安装环境准备数据训练（train）评估（eval）渲染（…

混合整数规划（Mixed Integer Programming, MIP）是一种优化问题，它结合了线性规划和整数规划的特点。在混合整数规划问题中，一部分决策变量是连续的（可以取任何实数值），而另一部分决策变量是离散的（只能取整数值）。 一、基本概念 整数变量：模型中包含一些变量被限定…

子凡去年开始关注神马搜索的越来越多了，其中最大的关系源自于神马开始给网站带来了一些还不错的流量，算是得到了我的青睐吧，当然神马近年来最大的一个变化可能就属支持百度开源的 MIP 技术了，并且子凡也关注到一些 MIP 网站页面开…

【计算机视觉】Mip-nerf 论文精读记录 本人是刚入门的计算机视觉小白，此系列为nerf论文精读系列笔记记录，感兴趣的朋友可以关注一下，共同成长！ Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Field…

目录 概述摘要引言参数化效率歧义性mip-NeRF场景和光线参数化从粗到细的在线蒸馏基于区间的模型的正则化实现细节实验限制总结：附录退火膨胀采样背景颜色paper：https://arxiv.org/abs/2111.12077 code：https://github.com/google-research/multinerf project：https://jonba…

代码：https://github.com/google/mipnerf 翻译解说：https://blog.csdn.net/qq_43620967/article/details/124458976 mip-NeRF-READNME 该存储库包含以下内容的代码版本 Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fiel…

Mip-Splatting复现小记 Paper：2311.16493.pdf (arxiv.org) Code：GitHub - autonomousvision/mip-splatting: Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting 步骤 Step1：拉取code git clone gitgithub.com:autonomousvision/mip-spla…

1.Nerf 存在的问题 背景知识 混叠：采样频率不足时（小于奈奎斯特采样频率）会导致高频信号被识别为低频信号，产生失真或者伪影 解决方案： 提高采样频率（超采样）低通滤波器滤掉高于奈奎斯特采样…

前言 「本文假定读者已经有初级的前端开发知识，包括HTML、CSS。」 百度在一年前推出了称为 MIP(Mobile Instant Pages)的前端开发组件，主要目的是加速移动端网页的显示。MIP技术来源于谷歌推出的AMP技术，但由于众所周知的原因，百度…

Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fields**:抗混叠神经辐射场的多尺度表示** 这篇论文中提出了NeRF在渲染中会出现的一个问题：当训练或测试图像以不同分辨率观察场景内容时，可能会产生过度模糊或混叠的渲染。Ne…