Início Projetos MPRNet
MPRNet

MPRNet

por swz30 · GitHub

[CVPR 2021] Restauração de Imagem Progressiva em Múltiplas Etapas. Resultados SOTA para desfoque de imagem, deschuva e remoção de ruído.

Ver no GitHub
Em palavras simples

Restaure imagens removendo borrões, chuva ou ruído com técnicas avançadas para visuais mais claros.

⭐ Estrelas
🍴 Forks
🔥 Tendências
📜 Licença
Licença não especificada
📅 Criado
🔄 Último commit
🏷️ Categoria
💻 Linguagem
Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
MPRNet — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
1 3931 390
2026-07-202026-07-29
📈 Acompanhe MPRNet

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

[CVPR 2021] Restauração de Imagem Progressiva em Múltiplas Etapas. Resultados SOTA para desfoque de imagem, deschuva e remoção de ruído.

MPRNet tem 1.4k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 206 vezes. MPRNet é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2021. Os seus principais temas são: computer-vision, cvpr-2021, cvpr2021, cvpr21.

Frequently asked questions

O que é MPRNet?

[CVPR 2021] Restauração de Imagem Progressiva em Múltiplas Etapas. Resultados SOTA para desfoque de imagem, deschuva e remoção de ruído.

MPRNet é de código aberto?

MPRNet é um projeto de código aberto.

MPRNet é gratuito?

Sim. MPRNet é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Em que linguagem MPRNet está escrito?

MPRNet é escrito principalmente em Python.

🏅 Mantenedor deste projeto?
olud.ai badge — MPRNet

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=swz30-mprnet)](https://olud.ai/project/swz30-mprnet.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.