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E2SRI: CVPR 2020 Oral论文《从事件数据中学习超分辨率强度图》的代码实现

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简介：
简介：E2SRI是CVPR 2020 Oral论文《从事件数据中学习超分辨率强度图》的开源代码实现，致力于提升基于事件相机的数据处理能力。 这是一个代码库，用于超分辨图像（E2SRI）的研究，并由Mostafavi I.、Mohammad S. 和Yoon Kuk-Jin编写。 如果使用此代码中的任何一个，请引用以下出版物： @article { mostafavi2020e2sri , author = { Mostafavi I., Mohammad S. and Choi, Jonghyun and Yoon, Kuk-Jin } , title = { Learning to Super Resolve Intensity Images from Events } , journal = { Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition } , month = { June }, year = { 2020 }}

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  • E2SRI: CVPR 2020 Oral论文《从事件数据中学习超分辨率强度图》的代码实现
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    简介：E2SRI是CVPR 2020 Oral论文《从事件数据中学习超分辨率强度图》的开源代码实现，致力于提升基于事件相机的数据处理能力。 这是一个代码库，用于超分辨图像（E2SRI）的研究，并由Mostafavi I.、Mohammad S. 和Yoon Kuk-Jin编写。 如果使用此代码中的任何一个，请引用以下出版物： @article { mostafavi2020e2sri , author = { Mostafavi I., Mohammad S. and Choi, Jonghyun and Yoon, Kuk-Jin } , title = { Learning to Super Resolve Intensity Images from Events } , journal = { Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition } , month = { June }, year = { 2020 }}
     
  • USRNet：基于深度展开的图像超分辨率网络（CVPR 2020，PyTorch）
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    USRNet是一种先进的图像超分辨率技术，利用深度学习和PyTorch框架，在CVPR 2020上展示，通过深度展开方法提升图像质量。 经典超分辨率（SISR）退化模型假设低分辨率（LR）图像为高分辨率（HR）图像的模糊、下采样以及加噪版本。从数学上讲，可以表示为： \[ I_{\text{LR}} = I_{\text{HR}} \ast h + n \] 其中 \(I_{\text{LR}}\) 是低分辨率图像，\(I_{\text{HR}}\) 是高分辨率图像，\(h\) 表示二维卷积中的模糊核。符号“\(\ast\)”表示卷积运算。下采样操作通常采用标准的倍数向下采样器来实现，即保留每个不同像素对应的左上角像素，并丢弃其他信号。 噪声 \(n\) 一般假设为加性高斯白噪声（AWGN），其强度由方差或噪声水平决定。通过设定适当的模糊核、比例因子和噪音参数，可以近似各种低分辨率图像的生成过程。这种方法在基于模型的方法中得到了广泛应用，尤其是在最大后验概率（MAP）框架下同时解决数据项与先验项的问题上取得了显著成果。
     
  • 【图像提升】利用深度学习实现超分辨率图像增强附带Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于深度学习技术的超分辨率图像增强解决方案及其MATLAB实现代码，旨在帮助用户提升低分辨率图像的质量。 基于深度学习的超分辨率图像增强技术及其Matlab源码分享。
     
  • L3C-PyTorch: CVPR 2019 论文《实用全分辨率学习无损图像压缩》的 PyTorch 实现
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    L3C-PyTorch是CVPR 2019论文《实用全分辨率学习无损图像压缩》的PyTorch实现，致力于提供一种高效、灵活的框架以进行无损图像压缩研究。 我们提出了首个实用的学习无损图像压缩系统L3C，并证明其优于流行的工程编解码器PNG、WebP及JPEG2000。我们的方法核心在于采用了一种针对自适应熵编码的完全并行化分层概率模型，该模型经过优化以实现端到端的高效压缩任务处理。 与最近提出的自回归离散概率模型（如PixelCNN）不同，L3C不仅对图像分布进行建模，并且结合了学习辅助表示；此外，它仅需三个前向传递即可预测所有像素的概率值，而无需为每个单独像素执行一次。因此，在采样时，与最快的PixelCNN变体Multiscale-PixelCNN相比，L3C的效率提高了两个数量级以上。
     
  • 图像超分辨率的代码实现
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    本项目旨在通过深度学习技术实现图像超分辨率重建，采用多种先进算法提升图像清晰度与细节表现，适用于各类低分辨率图像的增强处理。 使用C++代码实现的图像超分辨率技术包括了人工神经网络（ANN）接口的调用以及MFC图形界面的设计与实现。
     
  • Python-利用深度学习实现图像超分辨率（ImageSuperResolution）
    优质
    本项目运用Python结合深度学习技术，致力于提升图像质量，通过构建神经网络模型实现图像超分辨率处理，显著增强低分辨率图片细节。 图像超分辨率（Image Super-Resolution）是深度学习领域的一个重要研究方向，其核心目标是从低分辨率的输入图像生成高质量、高清晰度的输出图像。通过利用卷积神经网络等技术手段，可以有效地恢复丢失的信息并增强细节表现力，在实际应用中广泛用于视频监控、医学影像处理和数字艺术修复等多个场景。 这种方法不仅能够改善视觉体验还为许多需要精细图像数据的应用提供了强有力的技术支持。近年来随着深度学习模型的不断进步以及计算资源的发展，图像超分辨率技术取得了显著的进步，并且在多个基准测试任务上达到了令人瞩目的性能水平。
     
  • LRTV: MR图像超分辨率论文代码
    优质
    本项目提供了LRTV方法的代码实现，用于提升MR图像的分辨率。通过低秩张量分解技术，有效去除噪声并增强细节，适用于医学影像分析和诊断。 MRI图像超分辨率代码采用低秩全变分算法，相关论文发表于2015年的IEEE Transactions on Medical Imaging期刊。
     
  • DualSuperResLearning在SemSeg中的应用：“用于语义分割的双重超分辨率学习”，CVPR 2020，http...
    优质
    本文介绍了一种名为DualSuperResLearning的方法，应用于CVPR 2020会议，通过双重超分辨率学习技术显著提升图像语义分割精度。 用于语义分割的双重超分辨率学习是CVPR 2020年的一篇论文，该研究结合了超分辨率与特征相似性学习来改进传统的语义分割模型。实验中输入为256×512尺寸，输出为512x1024的分段图，并且仅使用预训练权重进行骨干网络训练而未采用前人的方法。在不同阶段和类型的平均准确度、平均IoU以及交叉熵误差方面取得了如下结果： - SSSR：93.28%，60.59%（括号内数值为另一种计算方式的结果），最佳时代1个SSSR的误差值为0.228，在第250个历元达到最优。 - SSSR + SISR：93.48%，60.96%（同样，括号内的数据代表了另外一种计算方法得出的结果），误差值降至0.224，并在第248个历元时表现最佳。 - SSSR + SISR + FA：93.34%，平均IoU为60.59%，误差值进一步减小至0.227，最优性能出现在第234个历元。 需要注意的是，报告中的均值IoU是通过交集之和除以并集来计算的（这是常用方法），而括号内的数值则是单独基于并集上的交集进行平均得到的结果。当前SSSR模块采用了一种双线性升采样技术。
     
  • 关于深度学习在图像超分辨率中的应用（论文集合）
    优质
    本论文集聚焦于深度学习技术在提升图像分辨率领域的最新进展和挑战，涵盖多种算法模型及其实际应用场景。 这篇博文的paper集合包含了从网上下载的相关论文原文。虽然博文中提供了链接供读者参考，但为了方便大家阅读和使用，我将这些papers打包在此一并提供给大家。
     
  • MATLAB中设置图片分辨率的代码 - 超分辨率
    优质
    本教程提供在MATLAB环境下调整和优化图像分辨率的具体代码示例，帮助用户掌握将普通图像转换为超分辨率图像的技术。 在MATLAB中设置图片分辨率可以通过调整图像的尺寸来实现。例如，在保存或导出图形之前使用`set`函数或者直接通过`exportgraphics`函数指定宽度和高度参数，可以有效地控制输出文件的像素大小与清晰度。 下面是一个简单的示例代码： ```matlab % 创建一个图窗并绘制一些数据 figure; plot(1:10, rand(1, 10)); title(Example Plot); xlabel(X-axis Label); ylabel(Y-axis Label); % 设置分辨率（例如，将图像大小设置为600x480像素） set(gcf,Position,[250 250 600 480]); % 导出图片到文件 exportgraphics(gca, example_plot.png, -png, Resolution, [300 300]); ``` 这段代码首先创建了一个包含随机数据的图表，接着设置了图窗的位置和大小以适应所需的分辨率。最后使用`exportgraphics`函数将图形导出为PNG格式，并通过指定“Resolution”参数来控制输出图像的质量。 请注意，调整图片尺寸时要确保它与原始绘图内容相匹配，以便保持视觉上的连贯性和质量。