Unsupervised Single Image Deraining with Self-supervised Constraints [pdf] 本文可能是第一篇基于无监督深度学习的去雨算法。 Abstract Most existing single image deraining methods require learning supervised models from a large set of paired synthetic train…

今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Wed, 10 Apr 2019 Totally 67 papers ?上期速览 ✈更多精彩请移步主页 Interesting: ?通用物体检测框架, 在不需要先验知识的强化下实现了横跨多个域的目标检测，这要通过引入一系列的适应层，基于序列和激活的原理和新域…

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…