PnP-for-FoV-Extension

简介：
PnP-for-FoV-Extension旨在开发一种即插即用技术，用于扩展视野范围，简化集成过程并提高用户体验，在增强现实、机器人视觉等领域有广泛应用。 即插即用的视野扩展该存储库是论文“从学习的先验图像进行数据推断以进行计算机断层摄影中的截断校正”的深度学习实现。本段落提出了一种即插即用（PnP）方法，用于计算机断层扫描（CT）中的截断校正。截断校正意味着在视场（FOV）内部减少伪影，并在视场外部恢复解剖结构。 PnP 方法主要包括三个步骤：使用深度学习减少伪像、从学习的先验图像进行数据推断以及根据推测的数据重建图像。第一步和最后一步中，可以分别插入各种深度学习方法和常规的图像重建技术。在利用深度学习消除工件的过程中，训练模型以降低截断伪影的影响，并确保视场内部误差很小；否则，在构建训练集与测试集时可能遇到问题。 该存储库中的代码包括FBPConvNet等部分，使用深度学习来减少伪像。FBPConvNet基本上是一种架构设计，我们的实现是基于现有的实现进行修改的。