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基于PyTorch的DeepFillv2门控卷积在自由形式图像修复中的重新实现（含zip）

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简介：
本项目基于PyTorch框架重现实现了DeepFillv2算法，并引入门控卷积技术，以提高自由形式图像修复的效果。项目附带源代码及预训练模型的压缩包。 使用门控卷积（DeepFillv2）论文进行自由形式图像修复的PyTorch重新实现。该方法基于《ArXiv》上发表的一篇关于深度学习在图像处理领域应用的文章，具体实现了对含有缺失部分的图片进行高质量修补的功能。通过引入门控机制改进了传统的卷积操作，在保持原有结构细节的同时有效填补受损区域。

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  • 基于PyTorch的DeepFillv2门控卷积在自由形式图像修复中的重新实现（含zip）
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    本项目基于PyTorch框架重现实现了DeepFillv2算法，并引入门控卷积技术，以提高自由形式图像修复的效果。项目附带源代码及预训练模型的压缩包。 使用门控卷积（DeepFillv2）论文进行自由形式图像修复的PyTorch重新实现。该方法基于《ArXiv》上发表的一篇关于深度学习在图像处理领域应用的文章，具体实现了对含有缺失部分的图片进行高质量修补的功能。通过引入门控机制改进了传统的卷积操作，在保持原有结构细节的同时有效填补受损区域。
     
  • 基于盲去卷积的图像恢复算法实现.zip
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    本项目聚焦于利用盲去卷积技术对受损图像进行高效修复。通过分析与实验，实现了多种图像恢复算法，并封装成实用工具，为图像处理领域提供了新的解决方案。 利用MATLAB实现了图像的盲去卷积算法，并展示了lena原图、灰度图、添加噪声及模糊后的图像以及点扩散函数（PSF），同时对比了恢复后的图像效果。
     
  • ConvGRUCell-pytorch：在PyTorch中实现的卷积GRU单元
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    ConvGRUCell-pytorch是一个基于PyTorch框架的开源项目，提供了一个高效的卷积门控循环单元（ConvGRU）的实现，适用于图像序列处理和时空数据建模。 将GRU转换为适用于PyTorch的卷积GRU。在进行这种转换时，请确保遵循相关的数学和架构原则以适应卷积操作的需求。这通常涉及到对隐藏状态和输入数据应用卷积滤波器，以及可能需要调整门控机制来处理空间结构化的序列数据。
     
  • C++中实现图像卷积及自定义卷积核
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    本文介绍了在C++编程语言环境中，如何高效地实现图像处理中的卷积操作，并提供方法来使用用户自定义的卷积核进行更为灵活和复杂的图像滤波与特征提取。 一段对图像进行卷积的程序代码实现了自定义卷积核，并允许用户根据需要选择不同的区域处理方法来进行卷积操作，支持自定义卷积运算。
     
  • Generative-Inpainting-Pytorch: PyTorch中基于上下文注意力的生成式图像修复方法重现 (链接: https)
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    Generative-Inpainting-Pytorch是一个利用PyTorch框架实现的项目，专注于通过上下文注意力机制进行生成式的图像修复。该方法能够高效地填补图片中的缺失部分，恢复自然连贯的画面效果。项目地址详见链接。 为了生成绘画火炬，请根据作者的指南对PyTorch进行重新配置。先决条件包括已经在Ubuntu 14.04上测试过的代码，并且需要安装以下主要组件：Python3，PyTorch 1.0或更高版本，Torchvision 0.2.0或更高版本以及TensorBoard和pyyaml。 使用命令`python train.py --config configs/config.yaml`来训练模型。检查点和日志将保存到checkpoints文件夹中。默认情况下，在测试时会加载最新保存的模型；您也可以通过指定迭代次数（如--iter）选择特定的保存模型进行测试。 要对已训练好的PyTorch模型进行测试，请使用命令： ``` python test_single.py \ --image examples/imagenet/imagenet_patches_ILSVRC2012_val_00008210_input.png \ --mask examples/cen ```
     
  • 基于MATLAB的盲反卷积图像恢复算法实现
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    本研究利用MATLAB平台，开发了一种高效的盲反卷积方法，旨在解决图像退化问题，实现了高质量的图像恢复效果。 盲反卷积算法复原图像的MATLAB实现包含详细的注释和解释，便于读者理解。
     
  • 基于Matlab的盲反卷积图像恢复算法实现
    优质
    本研究采用MATLAB平台，提出并实现了先进的盲反卷积技术，有效解决图像退化问题，显著提升了图像清晰度和细节还原能力。 盲反卷积算法复原图像的MATLAB实现包含详细的注释和解释，方便读者理解。
     
  • 基于深度学习与卷积网络及Pytorch库的超分辨率图像重建实现.zip
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    本项目采用深度学习和卷积神经网络技术，结合Python的PyTorch框架，实现了高效的超分辨率图像重建算法。 我们提供深度学习、机器学习、自然语言处理及计算机视觉的实战项目源码，帮助您将理论知识转化为实际技能。如果您已经具备一定的基础知识，可以基于这些源码进行修改和扩展，实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用我们的资源。
     
  • PyTorch变形卷积实现：deform-conv
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    Deform-Conv是基于PyTorch框架的一种先进卷积操作技术，通过引入可学习的偏移量来调整感受野，显著增强了模型对特定特征的捕捉能力。 可变形卷积的PyTorch实现由魏欧阳在巴斯德研究所完成，并感谢Felix Lau提供的Keras/TensorFlow版本作为参考。 待办事项清单： - 在pytorch中实现偏移量映射。 - 确保所有测试通过。 - 实现变形卷积模块。 - 微调可变形卷积模块。 - 大规模MNIST演示项目。 - 使用缓存的网格数组提高速度优化。 - 采用PyTorch而非Keras加载和使用MNIST数据集进行实验。 - 支持不同宽度和高度输入图像的功能。 张继峰、齐浩志、熊玉文、李毅、张国栋及韩寒等人在2017年发表了关于可变形卷积网络的研究，题为“可变形卷积网络”，发表于arXiv [cs.CV]。