# mv-lab/AISP

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mv-lab/AISP, dépôt open source à 611 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. AI Image Signal Processing and Computational Photography. Official…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [mv-lab](https://repo.masters-masters.com/owners/mv-lab) |
| Étoiles | 611 |
| Forks | 67 |
| Langage | [Jupyter Notebook](https://repo.masters-masters.com/languages/jupyter-notebook) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2022 |
| Sujets | computational-photography, computer-vision, deep-learning, image-processing, inverse-problems, isp, low-level-vision, mobile-ai, ntire, deblurring |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [mv-lab/AISP](https://github.com/mv-lab/AISP) |

## Fiche du dépôt

AI Image Signal Processing and Computational Photography. Official library for NTIRE (CVPR) and AIM (ICCV/ECCV) Challenges. You will find Learned ISPs, RAW Restoration-Upsampling-Reconstruction, Image Enhancement, Bokeh rendering and more\!

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

## Autres dépôts de mv-lab

- [mv-lab/InstructIR · ★ 750 · Jupyter Notebook · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/mv-lab/InstructIR)
- [mv-lab/swin2sr · ★ 697 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/mv-lab/swin2sr)
- [mv-lab/nilut · ★ 118 · Jupyter Notebook · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/mv-lab/nilut)

## D’autres dépôts Jupyter Notebook

- [Yorko/python\_intro · ★ 611 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/Yorko/python_intro)
- [JEddy92/TimeSeries\_Seq2Seq · ★ 611 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/JEddy92/TimeSeries_Seq2Seq)
- [MannLabs/CKG · ★ 611 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/MannLabs/CKG)
- [uwescience/shablona · ★ 610 · Jupyter Notebook · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/uwescience/shablona)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.