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OGNet: CVPR 2020论文《老是黄金》的代码实现

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简介:
简介:本文档提供了CVPR 2020论文《老是黄金》中的算法代码实现,旨在帮助研究者复现和理解该工作。项目名称为OGNet。 古老就是黄金:重新定义对抗性学习的分类器训练方法(CVPR 2020) 该代码最初是使用Python3.5构建的,但鉴于此版本已达到其生命周期终点(EOL),现在已在Python 2.7上对该代码进行了验证。执行Train.py文件作为进入整个程序的主要入口点。 请按照“dataset.txt”文档中的指示,在“数据”目录下放置训练和测试图像。在第一阶段,请使用opts.py设置必要的选项;而在第二阶段,则需通过opts_fine_tune_discriminator.py进行相应配置。 在此之前,评估功能仅依赖于test.py文件的执行来完成。然而,对于当前版本而言,无需单独运行test.py脚本,因为代码内部每次调用时都会自动执行测试函数以对比基线和OGNet的结果。

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  • OGNet: CVPR 2020
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    简介:本文档提供了CVPR 2020论文《老是黄金》中的算法代码实现,旨在帮助研究者复现和理解该工作。项目名称为OGNet。 古老就是黄金:重新定义对抗性学习的分类器训练方法(CVPR 2020) 该代码最初是使用Python3.5构建的,但鉴于此版本已达到其生命周期终点(EOL),现在已在Python 2.7上对该代码进行了验证。执行Train.py文件作为进入整个程序的主要入口点。 请按照“dataset.txt”文档中的指示,在“数据”目录下放置训练和测试图像。在第一阶段,请使用opts.py设置必要的选项;而在第二阶段,则需通过opts_fine_tune_discriminator.py进行相应配置。 在此之前,评估功能仅依赖于test.py文件的执行来完成。然而,对于当前版本而言,无需单独运行test.py脚本,因为代码内部每次调用时都会自动执行测试函数以对比基线和OGNet的结果。
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  • E2SRI: CVPR 2020 Oral《从事件数据中学习超分辨率强度图》
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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 }}