整理：AI算法与图像处理

CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo

ECCV2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo

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最新成果demo展示：

ECCV2022 | AI让合成图像更真实，可用于增强图片/视频色彩！Harmonizer，已开源！

标题：Harmonizer: Learning to Perform White-Box Image and Video Harmonization

论文：https://arxiv.org/abs/2207.01322

代码：https://github.com/ZHKKKe/Harmonizer

摘要：

最近关于图像协调的工作通过大型自动编码器将问题作为像素级图像翻译任务解决。在处理高分辨率图像时，它们的性能不理想，推理速度慢。在这项工作中，我们观察到调整基本图像过滤器的输入参数，例如亮度和对比度，足以让人类从合成图像中生成逼真的图像。因此，我们将图像协调作为一个图像级回归问题来学习人类用于该任务的过滤器的参数。我们提出了一个用于图像协调的协调器框架。与基于黑盒自动编码器的先前方法不同，Harmonizer 包含一个用于滤波器参数预测的神经网络和几个用于图像协调的白盒滤波器（基于预测的参数）。我们还为 Harmonizer 引入了级联回归器和动态损失策略，以更稳定和精确地学习过滤器参数。由于我们的网络只输出图像级参数并且我们使用的过滤器是有效的，Harmonizer 比现有方法更轻、更快。综合实验表明，Harmonizer 明显优于现有方法，尤其是在高分辨率输入方面。最后，我们将 Harmonizer 应用于视频协调，在 1080P 分辨率下实现跨帧和 56 fps 的一致结果。

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最新论文整理

   ECCV2022

Updated on : 18 Jul 2022

total number : 5

Bi-PointFlowNet: Bidirectional Learning for Point Cloud Based Scene Flow Estimation

• 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2207.07522

• 代码/Code: https://github.com/cwc1260/BiFlow

3D Instances as 1D Kernels

• 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2207.07372

• 代码/Code: available:https://github.com/W1zheng/DKNet.

Registration based Few-Shot Anomaly Detection

• 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2207.07361

• 代码/Code: https://github.com/MediaBrain-SJTU/RegAD

WaveGAN: Frequency-aware GAN for High-Fidelity Few-shot Image Generation

• 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2207.07288

• 代码/Code: Link:https://github.com/kobeshegu/ECCV2022_WaveGAN

ScaleNet: Searching for the Model to Scale

• 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2207.07267

• 代码/Code: https://github.com/luminolx/ScaleNet.

   CVPR2022

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