MATLAB算法图像恢复代码-HDR：HDR深度学习实践记录-ITADN社区

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本项目聚焦于使用MATLAB实现基于深度学习的HDR（高动态范围）图像恢复算法。通过实验与研究，旨在优化和应用先进的图像处理技术以增强视觉效果。算法图像恢复代码的MATLAB帮助文档包含了GPU连接与使用的详细指导方法。参考文献部分列出了所引用的相关论文及其复现记录。env文件夹用于维护本地virtualenv环境，而pytorch笔记则摘录自PyTorch官方文档。项目进度如下： - HDR-NTIRE2021赛事链接 - 赛事任务：Track1单帧恢复；Track2多帧恢复。 - 时间节点: - 训练数据（包括输入与输出）及验证数据发布日期为2020年1月20日； - 验证服务器上线时间为2020年1月21日； - 最终测试数据发布时间定于2020年3月1日，仅提供输入图像； - 测试结果提交截止时间是2020年3月8日；简介、代码及模型的提交需在同一天完成； - 从次日起三天内（即到2020年3月11日），测试初步分数将反馈给参赛者； - 参赛论文需要于2020年3月28日前提交完毕； - 最终成果颁奖日期为2020年6月15日。赛事任务描述：从受噪声、量化误差及其它干扰的一幅或多幅低动态范围（LDR）图像中恢复出高质量的高动态范围（HDR）图像。目标在于设计和实现一种能够生成最佳保真度结果的网络解决方案。评价标准：采用峰值信噪比作为主要评估指标，用于衡量算法性能。

图像分割算法实践（基于深度学习）.rar

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本资源为《图像分割算法实践（基于深度学习）》压缩包，包含多种深度学习方法在图像分割领域的应用案例与代码实现。适合研究和开发人员参考使用。深度学习图像分割课程旨在帮助学生快速掌握图像分割领域经典算法的原理及其实际应用。该课程会通俗地讲解当前主流的分割算法及改进版本的网络架构，并通过源码详细演示网络建模流程以及具体的应用方法。所有案例均基于真实数据集与实际任务展开，使用PyTorch框架完成全部项目内容。整体风格以易懂为主，全程实战解析各大图像分割算法及其应用实例。课程共包含14章完整版，并附有源代码、课件和数据集。

基于深度CNN的图像恢复去噪先验学习_ MATLAB

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本研究利用MATLAB平台，采用深度卷积神经网络（CNN）技术进行图像恢复与去噪处理，创新性地引入了新的噪声抑制先验知识，显著提升了图像质量。基于模型的优化方法与判别学习方法已经成为解决低层视觉逆问题的主要策略。这两种方法各有优缺点：基于模型的优化方法灵活性高，适用于处理多种反问题；然而为了获得良好的性能通常需要使用复杂的先验知识，这会增加时间成本。相比之下，判别学习法测试速度快但应用范围受限于特定任务。通过变量分割技术可以将去噪器先验作为模块化部分嵌入到基于模型的优化方法中以解决其他逆问题（例如去模糊）。当这种方法有效时，它能带来显著的优势；然而与快速鉴别型去噪器先验集成的研究还相对不足。本段落旨在训练一系列高效且快速运行的卷积神经网络（CNN）去噪器，并将其整合进基于模型优化方法中以解决其他逆问题。实验结果表明所学习到的一系列去噪器不仅在高斯噪声去除方面表现优异，还能应用于多种低层视觉任务中。

[深度学习]动手实践深度学习笔记-6

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本篇笔记是关于深度学习系列教程的第六部分，内容主要围绕着模型优化、正则化技术以及卷积神经网络的实际应用进行详细探讨和代码实现。任务三——循环神经网络进阶6.1 长短期记忆（LSTM） 6.1.1 理论知识理解：理解LSTM网络 6.1.2 LSTM的从零开始实现以下为代码：导入相应的包 ```python import numpy as np import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F import sys sys.path.append(..) import d2lzh_pytorch as d2l device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) ```

DCGAN_深度学习_DCGAN网络_深度学习图像_生成对抗网络_GAN图像恢复

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本项目探讨了基于深度学习的DCGAN网络在图像生成与恢复领域的应用，利用生成对抗网络技术提高图像质量。深度学习是一种模仿人脑神经网络工作方式的机器学习方法，在近年来已在多个领域取得了显著成就，特别是在图像处理方面。DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks，即深度卷积生成对抗网络）是其中一个重要模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。它的核心思想在于通过两个神经网络——生成器和判别器之间的博弈来学习数据的分布。生成器的任务是产生逼真的新样本，而判别器则负责区分真实样本与生成器产生的假样本。在训练过程中，生成器试图欺骗判别器使其无法分辨真假，同时判别器努力提高自己的鉴别能力。这种对抗性的训练模式使得DCGAN在图像生成和恢复任务中表现出色。深度卷积网络结构是DCGAN的基础，它利用了卷积层和反卷积层（或称转置卷积层）来处理图像数据。其中，卷积层用于特征提取，并能有效地捕捉到图像的空间局部关系；而反卷积层则用于生成新的图像内容，能够将低维的特征映射回高维空间以构建完整的图片。此外，DCGAN还引入了批量归一化（Batch Normalization）和Leaky ReLU激活函数来改善网络训练过程中的稳定性和速度。在图像恢复领域中，DCGAN可以通过学习输入图像的潜在表示，并利用生成器重建损坏或失真的部分。这一过程不仅能提高图像的质量，还能一定程度上修复缺失的信息，例如去除噪声、修补破损图片等。这些技术的应用展示了DCGAN如何帮助我们进行有效的视觉内容模拟和创新。除了DCGAN之外，还有许多其他类型的生成对抗网络（GANs），如Wasserstein GAN（WGAN）、Conditional GAN（CGAN）以及InfoGAN等。它们分别针对不同的问题进行了优化改进：例如，WGAN通过最小化 Wasserstein 距离来提高训练的稳定性；CGAN允许条件生成以适应特定情况下的需求变化；而InfoGAN则致力于提升生成器的学习能力，并使其能够掌握数据中具有意义的信息表示。综上所述，DCGAN结合了深度学习和生成对抗网络的优势，在图像恢复方面提供了强大的工具。通过对这些技术的研究与实践，我们能更深入地理解如何利用机器学习来创新视觉内容的创造过程，这对于推动人工智能领域的发展具有重要意义。

MATLAB代码放大-IRCNN：学习深度CNN降噪器以改善图像恢复（CVPR 2017）

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本文提出了一种基于深度卷积神经网络的图像恢复方法，通过训练模型来减少噪声，从而增强和改进图像质量。该研究在CVPR 2017上发表。基于模型的优化方法与判别式学习方法是解决低视力领域各种逆问题的主要策略。这两种方法各有优缺点：基于模型的方法能够灵活处理不同类型的逆向问题，但通常需要复杂的先验条件且计算耗时；而判别式学习则测试速度快，但是其应用范围受到特定任务的限制。最近的研究表明，通过可变分割技术可以将降噪器的先验知识集成到基于模型的优化方法中来解决其他类型的逆向问题（例如去模糊）。当使用判别性学习获得降噪器时，这种组合能够带来显著的优势。然而，在快速判别式降噪器与基于模型的方法相结合的研究方面仍存在不足。本段落旨在训练一组高效且快速的卷积神经网络（CNN）降噪器，并将其集成到优化方法中以解决其他逆向问题。实验结果表明，学习得到的一组去噪器不仅能够实现高质量的高斯噪声去除效果，还能作为多种低级视觉应用的基础条件提供优秀的性能。通过可变分割技术如乘数交替方向法（ADMM）和半二次分裂（HQS），可以分别处理一般图像恢复公式中的保真度项与正则化项。特别是对于正则化部分而言，它仅对应于降噪子问题的求解过程，因此这种方法能够将任何区分式去噪器无缝集成到基于模型的方法中。

图像修复的深度学习方法

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本研究聚焦于利用深度学习技术改善图像修复领域的方法与效果，探索如何高效地恢复受损或缺失的图像信息。通过创新算法和模型优化，致力于实现更自然、更高精度的图像修补结果。本段落介绍了一种基于CNN的图像复原方法，涵盖了CNN网络结构、内容生成网络训练及LossNN定义等内容。图像修复问题的核心在于还原图像中缺失的部分，通过利用已有的信息来填补这些空白区域。直观来看，能否解决这个问题取决于具体情况，关键点在于如何有效使用剩余的信息以推断出丢失部分的特征。如果在剩下的数据中有与缺失部分相似的小块（patch），那么任务就变成了从现有信息中找到最匹配的那一部分。这正是PatchMatch方法的主要理念所在。

高精度图像修复的深度学习源代码

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本项目提供了一套基于深度学习技术实现高精度图像修复的源代码。通过先进的神经网络架构和训练方法，能够有效恢复受损或模糊区域，重现高质量视觉效果。图像修复是计算机视觉领域的重要任务之一，在数字艺术品修复与公安刑侦面部恢复等多种实际场景中有广泛应用。其核心挑战在于为缺失区域合成视觉逼真且语义合理的像素，要求这些新生成的像素在风格上要和原始图片保持一致。传统的图像修复技术主要包括基于结构的方法和基于纹理的方法两种。其中，BSCB模型（由Bertalmio等人提出）是代表性的基于结构方法之一；而CDD则是Shen等人的曲率扩散修补模型的一种代表性成果。至于基于纹理的修复算法，则以Criminisi团队提出的Patch-based纹理合成算法最为典型。尽管这两种传统技术在处理小范围破损区域时表现良好，但当需要修补较大面积的损坏部分时，它们的效果会显著下降，并且还可能出现图像模糊、结构扭曲、纹理不清晰以及视觉连贯性差等问题。

基于Python深度学习的GFPGAN图像修复算法源码实现

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简介：本项目采用Python编程语言和深度学习技术，实现了针对人脸区域进行精确修复的GFPGAN算法，并提供了详细的源代码。旨在提升低质量或损坏图像中人物面部的清晰度与自然度。本项目为Python深度学习框架下的GFPGAN图片修复算法实现，包含64个文件：26个Python源代码文件、8个配置文件（YAML）、8个Markdown文档、7个PNG图片文件、2个文本段落件、2个MDB数据库文件、1个Git忽略文件和1个JSON文件。该算法专注于图像修复领域，适用于需要高质量修复效果的图片处理应用。

深度学习图像分割算法实战.rar

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本资源为《深度学习图像分割算法实战》压缩包，内含详细教程与代码案例，助您掌握基于深度学习技术进行高效精准图像分割的方法。分享一套关于图像分割算法的视频教程（深度学习），包含14个章节的完整版内容，并附有源码和数据集。这套课程是2020年最新录制，非常值得学习的一套教程。

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MATLAB算法图像恢复代码-HDR：HDR深度学习实践记录

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