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TecoGAN:此仓库包括Temporally Coherent GAN SIGGRAPH项目源码及资料

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简介:
TecoGAN是一款专为SIGGRAPH设计的代码库,内含Temporal Coherent GAN项目的全部源代码和相关资源,旨在促进图像生成领域的研究与开发。 TecoGAN项目源代码及资料存储库包含了用于视频超分辨率的Temporally Coherent GAN的代码。该项目由Mengyu Chu、You Xie、Laura Leal-Taixe 和Nils Thuerey在慕尼黑工业大学完成。目前,该存储库包括了进行推理和训练所需的TecoGAN代码以及下载训练数据的相关内容,并提供了预训练模型供用户下载。 这项工作作为“通过自我监督学习基于GAN的视频生成(TecoGAN)的时间相干性”发表于ACM图形上。我们的方法能够产生长时间序列中持续存在的精细细节,例如装甲网状结构等。

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  • TecoGANTemporally Coherent GAN SIGGRAPH
    优质
    TecoGAN是一款专为SIGGRAPH设计的代码库,内含Temporal Coherent GAN项目的全部源代码和相关资源,旨在促进图像生成领域的研究与开发。 TecoGAN项目源代码及资料存储库包含了用于视频超分辨率的Temporally Coherent GAN的代码。该项目由Mengyu Chu、You Xie、Laura Leal-Taixe 和Nils Thuerey在慕尼黑工业大学完成。目前,该存储库包括了进行推理和训练所需的TecoGAN代码以及下载训练数据的相关内容,并提供了预训练模型供用户下载。 这项工作作为“通过自我监督学习基于GAN的视频生成(TecoGAN)的时间相干性”发表于ACM图形上。我们的方法能够产生长时间序列中持续存在的精细细节,例如装甲网状结构等。
  • Spark离线数据+Flink实时数据部署.rar
    优质
    本资源包包含基于Spark和Flink的数据仓库系统完整源代码与详细部署文档,适用于构建混合型大数据处理环境。 实时数仓分层采用的计算框架是Flink;存储框架包括消息队列(支持实时读取及写入)。ODS层使用Kafka:每当接收到一条数据就进行读取并加工处理。DIM层利用HBase,适用于事实表通过主键获取维表一行的数据情况,这其中包括永久存储和根据主键查询的功能;而Kafka由于不能长期保存一些重要的用户信息,并且不支持基于主键的查询功能。相比之下,HBase可以实现海量数据的持久化存储并能提供快速按主键查找服务。 DWD层同样使用Kafka:每接收到一条新数据就会进行读取和分组累加处理。在DWS层面,则采用ClickHouse作为主要工具来应对场景需求。不过,在选择具体技术方案时,需要考虑各数据库的适用性与限制条件,例如Redis适合存储大量用户表但不适合内存操作;ClickHouse虽然支持列式存储却可能不适用于高并发环境;ES默认情况下会对所有字段创建索引;Hive在HDFS上的效率较低且MySQL本身承受压力过大时建议使用从库来缓解。
  • ESP8266APPAPK
    优质
    本资源提供全面的ESP8266开发资料,涵盖详细教程、硬件连接图解,并包含可直接使用的APP源代码和安卓安装包(APK),助力快速实现Wi-Fi模块应用创新。 ESP8266远程控制应用及APP源码(含AS版)与APK文件。资料齐全,包括安信可的相关内容。
  • Maven
    优质
    Maven仓库资源包是指用于Apache Maven构建工具管理项目依赖和插件的软件包集合,方便开发者高效地进行项目构建与维护。 常用的Maven jar包如有需要可以下载。
  • GAN汇总——代、论文其他
    优质
    本页面汇集了关于生成对抗网络(GAN)的各种资源,包括但不限于源代码、研究论文及相关学习材料。适合对GAN感兴趣的读者深入探索。 我收集了一些关于GAN的资料,包括代码和论文等各种资源。这些资料应该会很有用。后续我会继续上传一些其他的代码。
  • Matlab超声成像代-最终年: 我最终年的详情。主题为运用深度学习...
    优质
    本仓库收录了基于MATLAB的超声成像深度学习代码,旨在展示作者最终年项目成果,探索利用先进算法优化医学影像技术的研究进展。 该存储库包含了我最后一年项目的详细信息。我的毕业设计主题是使用深度学习技术提高医疗超声波束形成质量。项目中的里程碑将在会议中讨论并设定。 评估1的预定日期为2021年3月11日,其主要任务包括: - 使用MATLAB和UltrasoundField-II工具箱进行Delay_and_Sum(DAS)波束成形仿真 - 计算图像的质量矩阵及计算时间 评估2定于2021年3月30日举行,其中包含以下内容: - 采用神经网络技术来实现最小方差权重的计算(可在Python或MATLAB中进行) - 利用质量矩阵改善网络性能 最终评估将在2021年4月15日完成。DAS1_TF文件是Jupyter notebook的一个PDF版本,我们通过使用斯坦福大学教授提供的示例代码和PICMUS网站上的数据集得到了结果。
  • 数据治理
    优质
    本资源包包含全面的数据治理项目的详细文档和完整源代码,旨在帮助用户理解和实施高效的数据管理解决方案。 数据治理是一种系统化的方法,旨在管理企业中数据的质量、一致性、安全性和完整性。它涉及一系列策略、流程、技术和工具,帮助组织有效地收集、存储、访问和利用数据。 在以下几个方面,数据治理具有重要意义: 1. 数据质量:确保数据的准确性、一致性和可用性,减少错误和冗余现象,为决策提供可靠的基础。 2. 数据规范:通过标准化和整合不同部门的数据,使各个系统间的数据具有一致的标准规范,提高沟通效率及数据利用价值。 3. 数据安全:保护敏感信息的安全性,防止未经授权的访问或泄露事件发生,确保符合相关法规要求并保障隐私权不受侵犯。 4. 数据完整性:维护数据的真实性和准确性,避免因意外损坏或其他不当操作导致的数据损失问题,并提升系统的恢复能力。 此外,制定和执行有效的数据治理策略与流程也是至关重要的。明确界定各个部门及个人对于各类信息资源的所有权及其责任范围可以促进整个组织内部对重要资产的有效管理和合理使用。
  • 有345颗星:是的,确实如拥有345星
    优质
    这个资料库因其高质量的内容和实用性而受到广泛认可,目前已经积累了345个点赞或“星星”,表明它在社区中具有相当高的价值与影响力。 这确实是真的!灵感来自@RealPeha,但在AWS Lambda和API Gateway上使用webhook实现,因此它是无服务器的!如果要设置一个无服务器的GitHub Webhook接收器,请参考此方法。
  • 有311颗星:是的,确实如拥有311星
    优质
    这个GitHub仓库备受开发者青睐,已收获311个星标。它提供了一系列宝贵的资源和文档,帮助用户更高效地进行项目开发与协作。 确实如此!灵感来自@RealPeha,但在AWS Lambda和API Gateway上使用webhook实现,因此它是无服务器的! 如果你想设置一个无服务器的GitHub Webhook接收器,请参考相关文档或示例代码。
  • 视觉,有兴趣的可下载,VisionPro
    优质
    这是一个包含VisionPro项目的视觉项目资源库。对机器视觉技术、图像处理感兴趣的用户可以免费下载和使用这些资源,以促进学习与开发。 视觉项目可供下载的VisionPro项目是指使用Cognex VisionPro软件开发的一个视觉系统项目。这款软件在工业自动化领域被广泛应用,用于执行检测、测量、识别及定位等任务。该项目可能旨在解决特定生产问题,例如产品检验或机器人引导。 提示我们这是一个可获取的学习资源,目的是帮助工程师和学习者理解如何利用VisionPro来处理实际问题。通过下载此项目文件,用户可以深入研究项目的具体实现细节,包括视觉工具配置、算法设置以及系统工作流程等信息。 计算机视觉是这个压缩包的核心主题之一,涉及图像处理、机器学习及模式识别等领域技术的应用。在这个特定的项目中,计算机视觉技术可能被用来分析和解释图像数据,并据此做出决策或控制设备行为。 文件列表显示该项目具体应用于2016年长城汽车公司的缸盖抓取环节,使用了柯马(KUKA)机器人进行作业。这表明项目在实际生产中的应用价值,特别是在提高装配精度与效率方面的作用显著。 VisionPro在此项目中可能执行以下功能: - **目标检测**:识别并定位缸盖的位置和方向。 - **尺寸测量**:确保检查缸盖的几何形状符合标准要求。 - **缺陷检测**:通过视觉技术发现表面瑕疵,保证产品质量。 - **颜色识别**:根据色彩差异区分不同类型的缸盖进行分类处理。 - **定位与引导**:为机器人提供精确抓取和放置位置信息。 学习此项目可以帮助工程师了解如何将VisionPro集成到机器人控制系统中,并利用视觉数据优化自动化生产线的性能。这不仅对于深入理解计算机视觉技术在工业领域的应用大有裨益,同时也为希望提升自身技能水平的专业人士提供了宝贵的学习材料。