PU-GAN复现过程

最新推荐文章于 2025-06-06 16:49:58 发布
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文章标签： 生成对抗网络 5G gradle
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最低0.47元/天 解锁文章
属性分解 GAN 复现 实现可控人物图像合成
叶庭云 成为自己的光
06-21 1028
属性分解生成对抗式网络（Attribute-Decomposed GAN） 是一种新颖的用于可控人物图像合成的模型，该模型可以生成具有预期人类属性（例如姿势、头部、上衣和裤子）的逼真人物图像，这些属性在各种源输入中提供。模型的核心思路是将人类属性作为独立代码嵌入到潜在空间中，从而通过在显式样式表示中进行组合和插值操作来实现对灵活而连续的人物图像合成的控制。...
【图像去噪】论文精读：IDEA-Net: Adaptive Dual Self-Attention Network for Single Image Denoising
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
03-17 127
论文题目：IDEA-Net: Adaptive Dual Self-Attention Network for Single Image Denoising —— IDEA-Net：用于单幅图像去噪的自适应双自注意力网络WACVW 2022！由于可能的数据偏差和预测方差，图像去噪是一项具有挑战性的任务。现有方法通常计算成本高。在这项工作中，我们提出了一种无监督图像去噪器，称为自适应双自注意力网络(IDEA-Net)，以处理这些挑战。
【论文阅读】PU-GAN：点云上采样的对抗生成网络
weixin_43978272的博客
12-14 5008
PU-GAN：一种点云上采样的对抗生成网络模型
记录PU-GCN复现过程
weixin_42386056的博客
09-01 5422
参考链接：GitHub - guochengqian/PU-GCN: PU-GCN: Point Cloud Upsampling using Graph Convolutional Networks (CVPR2021) 一、安装anaconda3 #cd ~/ #wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh #bash Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh （官方教程
PU-GCN复现过程中的问题
weixin_50890461的博客
03-19 2557
PU-GCN复现过程中的问题 问题1、（在测试中遇到的问题GPU的使用） nvidia-smi查看GPU编号： 这里的GPU编号是：0 这里传入关于GPU的参数：0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPU}这里的意思是说GPU的编号是多少。选择自己有的GPU编号传入相应的参数，我这里GPU编号是0，传入参数0。 问题2、评估的时候出现的问题 需要修改代码中需要传入的参数：将原来的代码修改为如下 # test_realscan_allmodels.sh文件中的代码 bash test_r
关于存储和加载模型权重
qq_36819661的博客
09-24 502
checkpoint = load_checkpoint(args.resume) model_dict = model.state_dict() checkpoint_load = {k: v for k, v in (checkpoint['state_dict']).items() if k in model_dict} model_dict.update(checkpoint_...
【ICCV2019论文阅读】PU-GAN：点云上采样对抗网络
冯子材的博客
12-06 6315
摘要 从范围扫描获取的点云通常稀疏，嘈杂且不均匀。 本文提出了一种称为PU-GAN 的新点云上采样网络，该网络是基于生成对抗网络（GAN）制定的，旨在从潜在空间中学习丰富的点分布并在对象表面的子块上对点进行上采样。为了实现可运行的GAN网络，我们在生成器中构造了一个自上而下再向上的扩展单元，以对带有误差反馈和自校正的点特征进行上采样，并制定了一个自注意力单元来增强特征集成。 此外，我们设计了具有对...
PUGAN: Physical Model-Guided Underwater ImageEnhancement Using GAN With Dual-Discriminators（论文阅读）
qq_52850526的博客
09-03 714
在现有的UIE方法中，基于生成对抗网络(GANs)的方法在视觉美学方面表现良好，而基于物理模型的方法具有更好的场景适应性。一方面，我们设计了参数估计子网络(Par-subnet)来学习物理模型反演的参数，并将生成的颜色增强图像作为辅助信息用于两流交互增强子网络(TSIEsubnet)。同时，我们在tsie -子网中设计了一个退化量化(DQ)模块，对场景的退化进行量化，从而实现关键区域的增强。的方法在视觉美学方面表现良好，而基于物理模型的方法具有更好的场景适应性，结合两个方案的优势。：估计物理模型中的参数。
换脸效果媲美GAN！一文解析OpenAI最新流生成模型「Glow」
Paper weekly
07-13 1万+
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部...
网络安全课题以及学术方向总结
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
10-27 621
为适配（碎片化时间）移动端阅读与知识传播，后续持续更新内容，将同步在个人微信公众号：404 Not F0und，同时公众号提供了该项目的PDF版本，关注后回复"智能安全" 即可下载。公众号致力于分享原创高质量干货，包括但不限于：应用安全、机器智能、安全算法、安全数据分析、企业安全建设。知识分享的价值在于既能系统化梳理自己的研究和思考，又可能和他人思维碰撞，发生一些有意思的事情。
【转载】细嚼慢咽读论文：点云上采样GAN的实践——PU-GAN
xiaoyaolangwj的博客
07-28 2163
论文标题：PU-GAN: a Point Cloud Upsampling Adversarial Network 标签：有监督 | 点云上采样 首先我们来分析一下文章题目：PU-GAN: a Point Cloud Upsampling Adversarial Network PU即Point Upsampling，也就是本文要做的任务是点云上采样。关于点云上采样的介绍，我在介绍PU-Net的这篇文章中介绍过，可参考： 刘昕宸：细嚼慢咽读论文：点云上采样网络开天辟地PU-Net​zhuan
30、PUGAN
DQHNB的博客
01-02 273
由于水体介质引起的光吸收和散射，水下图像通常面临一些退化问题，例如低对比度、颜色失真和细节模糊，这加大了后续水下理解任务的难度。因此，如何获得清晰且视觉上令人满意的图像已成为人们普遍关注的课题，水下图像增强（UIE）任务也应运而生。在现有的UIE方法中，基于生成对抗网络（GAN）的方法在视觉美感上表现出色，而基于物理模型的方法在场景适应性上更具优势。为结合上述两类模型的优点，我们在本文中提出了一种基于物理模型引导的GAN模型用于UIE，称为PUGAN。整个网络采用GAN架构。
PU-GAN网络的 evaluation code.cpp
wuprogrammer的博客
09-27 576
一、输入： argv[1]是网格文件， argv[2]是PU-GAN网络模型预测的点 argv[3]是sampling seed，也有可能没有这一项 二、目的 1.计算预测点到网格中距离它最近点的point2surface distance（和真实模型的比对） 2.计算每一个比例p的面积中点的uniformity （该值越小越好） （1）Uimbalance中表示一个p比例的面积中偏差多少（应该有多少点，实际有多少点） （2）Uclutter表示每个p比例的面积中点和最近点
PU-GAN a Point Cloud Upsampling Adversarial Network
wuprogrammer的博客
04-19 1590
这篇是ICCV2019的一篇上采样论文。 Ps：学习论文时，我只备注重要的知识点。 一、Abstract 1、概括 存在问题 点云是稀疏、有噪音（outlier points）、不均匀的 作者目的 学习已有点的特征， 从而增加点， 并且使点的分布要均匀 采取方法 generative adversarial network (GAN)、Patch-based Upsamplin...
【论文笔记】点云上采样网络 PU-GAN: a Point Cloud Upsampling Adversarial Network ICCV 2019
phy12321的博客
12-14 3109
代码链接 ： 链接 论文介绍： 链接 香港中文大学 本文方法可以直接对激光雷达的scan数据进行上采样以及数据修正，得到的结果更加完整、均匀： 本文在合成数据集以及真实数据集上进行了测试，在上采样点云的均匀性、靠近曲面性（生成的点云要更加接近表面）、三维重建质量三个方面超越了现有方法。 相关工作 现有点云上采样的方法有三种： 1. 基于优化的方法 这些方法都不是以数据为驱动的，它们严重依赖于先验知识，如光滑曲面的消耗、法向估计等 2. 基于深度学习的方法 点云上采样与点云补全（point comple.
生成对抗网络GAN论文总结+复现代码(已完成29篇)
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逻辑卷和硬盘配额（补充）
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LVM，全称Logical Volume Manger，即逻辑卷管理器。它由Linux内核驱动和应用层的管理工具配合划分组成。逻辑卷的划分需要在硬盘分区的基础上创建逻辑层（MBR）。主要特点灵活多变，恢复快Ø一个提供存储物理设备，即我们常说的物理磁盘。在物理设备基础上划分的分区称为物理卷。Ø而一般供LVM存储的物理卷包括硬盘分区（常见的为MBR和GPT）、SAN 存储盘、RAID 或 LUN等，它包含一个特殊的LVM头。
2025Go面试八股（含100道答案）
王中阳讲编程
06-05 1233
最新最全Go面试题！面试前不好好准备，到时候一问一个不吭声。
基于5G下行信号的模糊函数分析matlab仿真,对比速度模糊函数和距离模糊函数
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06-06 737
摘要：本文研究了5G下行OFDM信号的模糊函数分析，通过MATLAB仿真实现信号时频特性评估。研究内容包括：1)构建PDCCH和PDSCH信道参数模型；2)采用频谱分析方法可视化5G信号特征；3)推导距离模糊和速度模糊的数学表达式，揭示信号自相关和功率谱特性；4)提供完整MATLAB实现代码。结果表明，该方法能有效分析5G信号的时频分辨能力，为6G波形设计提供理论基础。仿真基于MATLAB 2024b平台，包含参数配置、频谱分析和3D可视化模块。
半监督与正无标记学习结合的全参考图像质量评估
传统的FR-IQA方法如PSNR和SSIM，虽然广泛使用，但依赖于人工标注的MOS数据，收集过程耗时且成本高。为了克服这个问题，该文提出了一种创新方法，利用大量容易获取的未标记数据。 JSPL方法的核心是将有限的标记数据...
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