Awesome-CVPR2024-Low-Level-Vision

按任务分类整理CVPR底层视觉论文和代码，找前沿成果快人一步

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 49 👀 关注 22
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 657
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，收集论文与代码，无在线服务，完全免费。

项目预览

Awesome-CVPR2024-Low-Level-Vision 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队DarrenPan
GitHubhttps://github.com/DarrenPan/Awesome-CVPR2024-Low-Level-Vision
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，收集论文与代码，无在线服务，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
技术栈/模型denoising,image-compression,image-enhancement,image-generation,image-inpainting,image-restoration,low-level,super-resolution
GitHub 星标★ 657
上线时间2022-03-11 00:00:00
代码更新2024-03-01
仓库体积682 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

这是一个CVPR顶会论文合集项目，专门收集CVPR 2024/2023/2022中关于底层视觉（Low-Level Vision）方向的研究论文和开源代码。底层视觉是计算机视觉中处理图像像素级任务的分支，包括图像超分辨率、去噪、去模糊、修复、增强、压缩等。该项目解决了研究者难以系统追踪顶会前沿成果的问题，按任务类别（如超分、去噪、修复等）对论文进行整理分类，并附上官方代码链接，方便复现和二次开发。核心能力是提供结构化的论文索引，帮助快速定位特定子方向的最新进展，节省文献调研时间。项目本身不包含算法实现，而是高质量的论文导航工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 657

使用教程

难度：入门 约 15 分钟 部署方式：无需环境 4 步

环境要求

  • 无需环境

安装与启动步骤

  1. 1确认收录范围

    只收 CVPR2024 的低层视觉方向，去噪、超分、去雨、低光增强这几类，别的会议不在内。

  2. 2按任务对号入座

    目录按子任务分，先锁定你要解决的问题再往下看，否则几百条看下来没收获。

  3. 3挑三篇看代码

    每篇都带官方代码链接，优先挑有训练脚本和权重的那几篇。

  4. 4对照自己的管线

    看它们的退化建模和损失设计，往往比网络结构更有借鉴价值。

如何确认成功

能说清自己任务对应的三条候选方法，并各自知道有没有开源代码

注意事项

  • 清单只覆盖单年单会议，做综述要自己再补 ICCV、ECCV 和期刊。
  • 论文标题相近但退化假设不同，迁移前先确认它的退化模型和你的数据匹配。

核心亮点

  • 按超分、去噪、修复等子任务分类，检索效率高
  • 每篇论文附官方代码链接，便于复现和对比
  • 覆盖三年CVPR论文，时间跨度大，适合追踪演进

不足之处

  • 仅收录CVPR，未涵盖ICCV/ECCV等顶会，覆盖不全
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 科研入门者快速了解底层视觉研究热点
  • 工程师寻找可复用的图像增强/修复算法代码
  • 写综述时系统梳理某子方向近年工作

替代项目

Awesome-Image-Restoration、Awesome-Super-Resolution、Papers with Code

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