原论文：Clearing the Skies: A Deep Network Architecture for Single-Image Rain Removal 1.主要工作： 文章提出了DerainNet深度学习去雨方法。DerainNet直接提供了含雨图像和无雨图像之间的非线性映射关系。去雨的同时，利用了图像增强去改善视觉效果。 该网络方案不是简单…

经典的有关本方向的GAN网络文章 引入CGAN去执行一个附加的约束，derain图像必须更加接近ground-truth 提出了GAN的对抗LOSS和新型的LOSS函数 生成器子网络利用密集连接网络（dense network） 鉴别器是利用全局和局部信息来判断图像的真伪。 cont…

FFmpeg作为一个集录制、转换、音/视频编码解码功能为一体的开源框架，自然也需要考虑怎样去和当下流行的视频分析技术融合。本文来自英特尔网络平台部软件工程师谢林在LiveVideoStack线上分享中的演讲，详细解析了如何用FFmpeg搭建基于CNN的视频分析方案。 文 / 谢林 整理 / L…

1. 简要回顾 首先简单复述一下FFmpeg中对深度学习的支持情况，如上图所示，FFmpeg在libavfilter中支持基于深度学习的filter，目前已经支持sr, derain和dnn_processing等filter，其中，dnn_processing是一个通用的filter，涵盖了sr和derain的功能，本文将要介绍的超分辨率（Su…

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…