TPAMI

该存储库包含了用于论文《快照压缩成像的等级最小化》（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2019）的MATLAB代码。代码实现了快照压缩成像的解压缩过程，以及相关实验数据。请注意，实际数据代码尚未经过测试，但保留了原始研究结果。详细的数据源信息请参阅自述文件。图1展示了使用DeSCI重构Kobe视频，并与其他先进方法如GMM-TP（TIP'14）、MMLE-GMM（TIP'15）、MMLE-MFA（TIP'15）以及GAP-TV（ICIP'16）进行比较，使用了一次测量来编码8个视频帧，并重建了4个快照测量结果。图2展示了使用DeSCI重建的toy高光谱图像的光谱，对32个光谱帧进行了编码，toy高光谱图像来源于CAVE多光谱图像。

Matlab光场代码JL-DCF（CVPR 2020, TPAMI 2021）为RGB-D显着目标检测提供了联合学习和密集协作融合框架。测试代码已发布，现已推出Pytorch实现版本，适用于Windows和Linux系统。详细配置包括Ubuntu 16.04、CUDA-10、Cudnn-7.6、Matlab 2015b以及Windows 10、CUDA-9、Cudnn-7.6、Matlab 2018a、Visual Studio 2015。