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&…

本推文详细介绍了CVPR 2024最佳论文提名《Mip-Splatting: Alias-free 3D Gaussian Splatting》。该论文的第一作者为 Zehao Yu（图宾根大学在读博士，导师：Andreas Geiger ）。论文提出了一种名为Mip-Splatting的方法，用于…

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…

【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…

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…

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…

官方文档 链接: mip-splatting autodl 我是在autodl安装的，创建镜像时选择cuda11.3 安装 Clone the repository and create an anaconda environment using git clone https://github.com/autonomousvision/mip-splatting.git cd mip-splattingconda create -y -n mip-…

目录 零、文章介绍 一、面向的问题 二、算法的优化点 3d smooth filter 2d mip filter 附录： 一、环境配置 下载项目工程 配置pytorch环境 下载依赖库 安装子模块 二、代码运行 数据下载 训练 直接跑脚本 手动运行命令 训练 渲染 指标量化 显示…

矩阵加权帧内预测 MIP 将深度学习技术应用到 VVC 中在在 2018 年 3 月份 JVET-J0034 提案中提出了 [AHG9: CNN-based driving of block partitioning for intra slices encoding]，即利用 CNN 驱动帧内编码块进行预测分区。 矩阵加权预测 MIP(Matrix weighted intr…