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Image Shadow Removal
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Merge with the Shadow Removal
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/CXH-Research/DocShadow-SD7K
공식 코드https://github.com/CXH-Research/ShadocNet
공식 코드ShaDocNet: Learning Spatial-Aware Tokens in Transformer for Document Shadow Removal
https://github.com/GuoLanqing/ShadowDiffusion
공식 코드ShadowDiffusion: When Degradation Prior Meets Diffusion Model for Shadow Removal
https://github.com/Yuki-11/NTIRE2023_ShadowRemoval_IIM_TTI
공식 코드NTIRE 2023 Image Shadow Removal Challenge Technical Report: Team IIM_TTI
https://github.com/algolzw/image-restoration-sde
공식 코드Refusion: Enabling Large-Size Realistic Image Restoration with Latent-Space Diffusion Models
https://github.com/guolanqing/awesome-shadow-removal
공식 코드Single-Image Shadow Removal Using Deep Learning: A Comprehensive Survey
https://github.com/guolanqing/shadowformer
공식 코드https://github.com/jinyeying/DC-ShadowNet-Hard-and-Soft-Shadow-Removal
공식 코드https://github.com/jinyeying/DeS3_Deshadow
공식 코드DeS3: Adaptive Attention-driven Self and Soft Shadow Removal using ViT Similarity
https://github.com/movingforward100/shadow_r
공식 코드ShadowRefiner: Towards Mask-free Shadow Removal via Fast Fourier Transformer
https://github.com/sckangz/RGC
공식 코드https://github.com/tsingqguo/exposure-fusion-shadow-removal
공식 코드https://github.com/tsingqguo/inpaint4shadow
공식 코드https://github.com/xinrui014/softshadow
공식 코드SoftShadow: Leveraging Penumbra-Aware Soft Masks for Shadow Removal
https://github.com/zhangbaijin/sam-helps-shadow
공식 코드SAM-helps-Shadow:When Segment Anything Model meet shadow removal
https://github.com/CV-Reimplementation/AEFNet-Reimplementation
https://github.com/FaceOnLive/Realtime-Background-Changer-SDK-Android
https://github.com/fabio-sim/DocShadow-ONNX-TensorRT
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.