Denoising

【Paper Notes】Denoising Diffusion Probabilistic Models

近来DiffusionModel在数据生成领域取得了很重要的进展，比如DALLE-2，和google的imagen等，效果非常惊人。因此有必要学习一下这个方法。DiffusionModel的基本过程DiffusionModel有两个基本过程，分为前向（forwarddiffusionprocess)和逆向（reversediffusionprocess).前向过程，是向图像中不断加入噪声。直到数据
Kross Sun·2022-11-22 00:45

Pyramid Real Image Denoising Network-金字塔实像去噪网络

PyramidRealImageDenoisingNetwork摘要关键词引言建议的方法A.NetworkArchitectureB.NoiseEstimationStageC.Multi-scaleDenoisingStageD.FeatureFusionStage实验A.DatasetsB.ImplementationDetailsC.ComparisonwithState-of-the-ar
有梦想的咕噜·2022-11-20 12:43

Real-world Noisy Image Denoising: A New Benchmark-真实世界噪声图像去噪：一种新的基准

Real-worldNoisyImageDenoising:ANewBenchmark摘要关键词介绍现有数据集建议的数据集A.MotivationB.TheDatasetConstructionProcessC.SummaryoftheDataset实验A.BenchmarkDatasetsB.ComparisonMethodsC.ResultsandDiscussion结论摘要以往的图像去噪方法
有梦想的咕噜·2022-11-20 12:43

Brief review of image denoising techniques-图像去噪技术综述

图像去噪技术综述（未翻译完整）摘要关键词引言图像去噪问题陈述经典去噪方法空间域滤波变分去噪方法总变异正则化非局部正则化稀疏表示法图像去噪中的变换技术基于CNN的去噪方法MLP模型基于深度学习的去噪方法实验结论摘要  随着每天拍摄的数字图像数量的爆炸性增长，对更准确和视觉愉悦的图像的需求也在增加。然而，现代摄像机拍摄的图像不可避免地会受到噪声的影响，从而导致视觉图像质量下降。因此，需要在不丢失图像特
有梦想的咕噜·2022-11-20 12:43

Image Denoising State-of-the-art

Github上看到的，最近几年顶级会议和期刊关于图像去噪方面的论文列表，直接上链接：https://github.com/flyywh/Image-Denoising-State-of-the-art列的还是挺全的
Nebula 530·2022-11-20 12:11

对“Image Denoising Using an Improved Generative Adversarial Network with Wasserstein Distance“的理解

译："基于Wasserstein距离的改进生成对抗网络图像去噪"--Proceedingsofthe40thChineseControlConference--2021一、概括这篇文章提出了一种基于WGAN-GP的图像去噪算法。该方法可以从噪声图像中直接生成干净的图像，并能很好地保留图像的纹理细节。利用WGAN-GP损失来对抗损失，避免训练过程中梯度消失，使训练更加稳定，并在生成网络中加入感知损失
RrS_G·2022-11-20 12:01

Image Denoising State-of-the-art 去噪SOTA github

ImageDenoisingState-of-the-artAcuratedlistofimagedenoisingresourcesandabenchmarkforimagedenoisingapproaches.Thislistismaintainedby:WenhanYang[STRUCT]PKU(PI:Prof.JiayingLiu)State-of-the-artalgorithmsFi
Arthur-Ji·2022-11-20 12:00

Image Denoising Using A Generative Adversarial Network-基于生成对抗网络的图像去噪

基于生成对抗网络的图像去噪摘要关键词引言相关工作方法A.GeneratorNetworkB.DiscrimintatorNetworkC.RefinedLossFunction实验和结果A.DatasetandTrainingB.ModelDetailsandParameters结论摘要动画工作室使用一种称为路径跟踪的技术来渲染3D场景，该技术使它们能够创建高质量的照片级逼真帧。路径跟踪涉及将10
有梦想的咕噜·2022-11-20 12:58

AP-BSN: Self-Supervised Denoising for Real-World Imagesvia Asymmetric PD and Blind-Spot Network

个人论文阅读笔记，可能存在许多瑕疵和错误，欢迎评论指正，谢谢~~1.总括盲点网络BSN假设噪声信号是像素独立且零均值的情况下，从相邻噪声像素重建干净像素而不参考相应的输入像素。然而已知真实噪声（图像上存在的真实噪声，并非合成噪声）具有空间相关性，这不符合BSN的基本假设：噪声与像素无关。由于像素独立于噪声等不太实际的假设，使用自监督盲点去噪网络处理空间相关的真实噪声具有挑战性。为了打破真实噪声的空
ballball~~·2022-11-20 06:53

论文阅读：BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation,

论文阅读：BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension来源：ACL2020下载地址：https://aclanthology.org/2020.acl-main.703.pdfAbstract我们提出了BART，一种用于预训练序列到序列模
HeroGGC·2022-11-20 04:46

【论文笔记】Civil Rephrases Of Toxic Texts With Self-Supervised Transformers

文本风格迁移/可控文本生成原文：链接Abstract本文提出了一个自监督学习模型CAE-T5，该模型采用一种端到端的预训练的文本到文本（text-to-text）的transformer，并通过一种去噪（denoising
Feeedforward·2022-11-19 15:01

2022图像翻译/扩散模型：UNIT-DDPM: UNpaired Image Translation with Denoising Diffusion Probabilistic Models

2022图像翻译/扩散模型：UNIT-DDPM:UNpairedImageTranslationwithDenoisingDiffusionProbabilisticModels.UNIT-DDPM:无配对图像翻译与去噪扩散概率模型0.摘要1.概述2.相关工作2.1.Image-to-Image翻译2.1.1成对图像间翻译2.1.2未配对的图像间翻译2.2.扩散概率模型去噪3.方法3.1.模型训练
HheeFish·2022-11-19 01:42

Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces【D3PM重点笔记】

StructuredDenoisingDiffusionModelsinDiscreteState-Spaces离散状态空间中的结构化去噪扩散模型笔记摘要本文：引入了离散去噪扩散概率模型D3PMS，其退化包括了：在连续空间中模仿高斯核的过渡矩阵的退化基于嵌入空间embeddingspace中最近邻的矩阵引入吸收状态的矩阵说明了过渡矩阵的选择非常重要，导致了文本和图像的改进结果引入了新的损失函数，该
AcaciaSin·2022-11-19 01:39

去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM）

去噪扩散概率模型（DenoisingDiffusionProbabilisticModel,DDPM）在2020年被提出，向世界展示了扩散模型的强大能力，带动了扩散模型的火热。笔者出于兴趣自学相关知识，结合网络上的参考资料和自己的理解介绍DDPM。需要说明的是，笔者能力很有限，学习过程中遇到了很多知识盲区，只能硬着头皮现学现卖。如果发现文中有错误，欢迎评论指出，大家一起学习，共同进步。前置知识①贝
SongGu1996·2022-11-19 00:26

【目标检测】《DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection》论文阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.03605v1.pdf代码地址：https://github.com/IDEACVR/DINO计划：这周阅读本论文。1.摘要DINO是DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxes这几个单词的缩写，意思是提高降噪锚框的DETR。DINO通过使用对比去噪训练方法、锚初始化的混合查询选择方法和盒预测的前向两次方案
聿默·2022-11-16 17:57

DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection翻译

点击下载代码下载摘要我们提出了DINO(是DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxes中的大写字母的缩写)，一个目前最好的端到端的目标检测模型。DINO通过在降噪训练上使用对比方法、锚框初始化的混合查询选择方法、盒子预测的前看两次方法，提高了以前基于DETR的模型的性能和效率。DINO在COCO上使用ResNet-50作为骨架和多尺度的特征用了十二轮的训练达到了48.3
jjw_zyfx·2022-11-16 16:51

论文阅读：Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models

本文是对ddpm简单的修改，但是能提高ddpm的性能论文下载地址：https://proceedings.mlr.press/v139/nichol21a.html我们发现反向过程中可学习的方差允许一个数量级的采样，样本质量的差异可以忽略不计，这对于模型的实际部署很厉害。关于变分下界的优化使用简单的重参数化技巧学习优化变分下界。反向过程的方差使用简单的重参数化技巧和一个混合的目标vlb函数。这样的
天天都在摸鱼的乐乐·2022-10-13 07:04

生成网络论文阅读：DDPM(一)：Denoising Diffusion Probabilistic Models论文概述

结构速览1.论文的整体逻辑是什么2.具体怎么加入噪声和去掉噪声的2.1加入参数的大致指导思想2.2具体怎么加入噪声2.3怎么去掉噪声（问题最后转化为怎么估算噪声）2.4怎么估计噪声（实际上怎么训练）1.论文的整体逻辑是什么1.我们可以看到最终通过不断的加入噪声，原始的图片变成了一个完全混乱的图片，这个完全混乱的图片就可以当成一个随机生成的噪声图片。（从x0开始不断加入噪声到xt，xt只是一个带有噪
BuptBf·2022-10-13 07:32

【论文阅读】RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models（CVPR 2022）

RePaint:基于去噪扩散概率模型进行修复图1本文将DenoisingDiffusionProbabilisticModels（DDPM）应用于图像修复工作。以masked图像作为输入。它从随机噪声样本开始，迭代去噪，直至产生高质量的输出。由于这个过程是随机，我们可以得到多种不同的输出样本。并且DDPM先验强制协调图像，所以能够从其他区域再现纹理，并修复语义上有意义的内容。文章目录RePaint
Xavier Jiezou·2022-10-13 07:01

RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models 论文解读和感想

在22年CVPR中，DDPM生成范式终于是对imageinpainting任务下手了，本文作为第一个使用DDPM方法进行imageinpainting的文章，其题目也是平平无穷（褒义）。出发点首先本文对imageinpainting任务又挖了一个新坑：作者提出，以往的imageinpainting方法可以表示为xc=G(x⊙(1−m),m)x_c=G(x\odot(1-m),m)xc=G(x⊙(1
涑月听枫·2022-10-13 07:29

【论文精读2】Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic Time

介绍SeriesForecasting（多元概率时间序列预测的自回归去噪扩散模型）提出了自回归EBMs（基于能量的模型，通过一个称为TimeGrad的模型来解决多元概率时间序列预测问题，利用RNN+扩散模型结合捕获时间序列特征。不仅能够用概率时间序列预测的所有归纳偏差来训练这样一个模型，而且与其他现代方法相比，该模型表现得非常好。提出的imeGrad模型（作者自己起的名字），其目的是学习多元时间序
烈日松饼·2022-10-13 07:52

Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)

文章目录概主要内容Diffusionmodelsreverseprocessforwardprocess变分界损失求解LtL_{t}LtL0L_0L0最后的算法细节代码HoJ.,JainA.andAbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels.InAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems(NIPS),202
MTandHJ·2022-10-13 07:52

008_SSSS_ Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models

ImprovedDenoisingDiffusionProbabilisticModels1.Introduction本文主要是对DDPM的改进，作者指出通过一些简单的修改，DDPM可以在保持高样本质量的同时实现有竞争力的对数似然。此外，作者还指出，DDPM反向过程的方差是固定的，而如果反向扩散过程的方差也是学习的得到的话，可以以更少的数量级的采样步来进行采样，而样本质量的差异可以忽略不计。DDP
Artificial Idiots·2022-10-13 07:21

001_SSSSS_ Denoising Diffusion Probabilistic Models

DenoisingDiffusionProbabilisticModels(DDPM)1.隐变量模型生成模型需要建模数据的分布p(x)p(x)p(x),自回归模型和Flow模型都是直接建模分布p(x)p(x)p(x),隐变量模型则通过引入隐变量z,间接建模分布p(x)p(x)p(x).p(x)=∫p(x,z)dz=∫p(x∣z)p(z)dzlogp(x)=log∫p(x∣z)p(z)dz=log∫
Artificial Idiots·2022-10-13 07:20

概率扩散模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models）基本原理

  不妨设x0∼qX(x0)\mathrm{x}^{0}\simq_{\mathcal{X}}\left(\mathrm{x}^{0}\right)x0∼qX(x0)是从输入空间X=RD\mathcal{X}=\mathbb{R}^{D}X=RD采样而来的样本，且用概率密度分布函数pθ(x0)p_{\theta}(\mathrm{x}^{0})pθ(x0)来逼近真实分布qX(x0)q_{\math
CV科研随想录·2022-10-13 07:19

DDPM--Denoising Diffusion Probabilistic Models

1简介本文根据2020年《DenoisingDiffusionProbabilisticModels》翻译总结的，即DDPM，去噪扩散概率模型。GAN、autoregressivemodels、flows、variationalautoencoders（VAEs）可以生成惊人的图像。本文介绍了一种新的模型，DiffusionProbabilisticModel是一个参数化的马尔科夫链，使用vari
zephyr_wang·2022-09-20 07:18

DDPM( Denoising Diffusion Probabilistic Model )

DenoisingDiffusionProbabilisticModelsJonathanHo,AjayJain,PieterAbbeelNeurIPS20201BackgroundDiffusion模型为隐变量模型，x1,...,xT\bm{x}_1,...,\bm{x}_Tx1,...,xT为与原始数据x0∼q(x0)\bm{x}_0\simq(\bm{x}_0)x0∼q(x0)维度一致的隐变
吊儿郎当的凡·2022-09-20 07:55

简单基础入门理解Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM扩散模型

I.作者的话最近非常不巧的要研究什么diffusion…然而目前网上能找到的资料完全是设计给非常熟练数学的人看的(哪怕对于许多所谓的"入门教程"，基本就是纯数学劝退教程)，对于我这种高数概率论约等于挂科的人来说根本没法看。因此希望写一篇尽量通俗易懂，在尽量避免「概率论」的情况下，能把diffusion讲明白来的文章。由于笔者数学并不是很好，且也只是刚刚接触diffusion模型，因此本文应「只」适
xiongxyowo·2022-09-20 07:45

DN-DETR源码讲解

文章目录一：创新点二：源码分析DAB-DETR主模块TransformerLoss计算细节一：创新点DN-DETR中的DN指的是denoising，即“去噪”，是一种训练时加快收敛速度的trick。
江南綿雨·2022-09-05 18:41

实时降噪（Real-time Denoising）：Nvidia Real-time Denoisers 源码剖析

NvidiaReal-timeDenoisers（NRD）v3.x版本：NRDv3.4.0NRD是工业界内比较先进的降噪器，被实际应用于WatchDogs:Legion和Cyberpunk2077等游戏，然而网上关于NRD里降噪技术的具体介绍太少了，于是啃一啃源码，并
KillerAery·2022-09-03 17:00

实时降噪（Real-time Denoising）：Spatio-Temporal Filtering

空间滤波（SpatialFiltering）基于距离的高斯滤波仅考虑距离因素，会让图像均匀变糊，损失了有用的高频信息。双边滤波（Bilateralfiltering）额外考虑了颜色因素（基于认为颜色变化剧烈的地方是边界，不应该贡献太多权重）$$w(i,j,k,l)=\exp\
KillerAery·2022-08-29 01:00

堆叠降噪自动编码器 Stacked Denoising Auto Encoder（SDAE）

原文链接自动编码器（Auto-Encoder，AE）自编码器（autoencoder）是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。自编码器内部有一个隐藏层h，可以产生编码（code）表示输入。该网络可以看作由两部分组成：一个由函数h=f(x)表示的编码器和一个生成重构的解码器r=g(h)。我们不应该将自编码器设计成输入到输出完全相等。这通常需要向自编码器强加一些约束，使它只能近似地复制，并
·2022-07-15 10:55

去噪论文阅读——[CVPR2022]Blind2Unblind: Self-Supervised Image Denoising with Visible Blind Spots

知乎同名账号同步发布今天看一篇自监督图像去噪论文：题目：Blind2Unblind:Self-SupervisedImageDenoisingwithVisibleBlindSpotspaper：https://arxiv.org/abs/2203.06967code：https://github.com/demonsjin/Blind2Unblind目录前置知识创新点模型架构inference阶
umbrellalalalala·2022-05-27 07:47

Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations Over Learned Dictionaries

ImageDenoisingViaSparseandRedundantRepresentationsOverLearnedDictionaries（通过学习字典上的稀疏和冗余表示进行图像去噪）文章目录ImageDenoisingViaSparseandRedundantRepresentationsOverLearnedDictionaries（通过学习字典上的稀疏和冗余表示进行图像去噪）Abst
前丨尘忆·梦·2022-03-19 09:14

image denoising review

Imagedenoising:Fromclassicaltostate-of-the-artapproachesabstract在统计分析和函数分析的交叉点上，高效的图像去噪算法一直是人们不懈的追求。在灰度成像方面，文献中已记载了大量的去噪算法，尽管如此，这些算法的功能水平仍然有获得期望的适用性水平的余地。影响图像像素的噪声通常是高斯噪声，均匀地抑制图像中的信息像素。基于一些特定的假设，所有的方法
lha_94bc·2021-12-18 13:15

Denoising in Rec(2)：Denoising Implicit Feedback for Recommendation

WSDM2021FullResearchPaper摘要隐式反馈的普遍存在使得他们成为构建在线推荐系统的默认选择。虽然大量的隐性反馈缓解了数据稀疏的问题，但缺点是它们在反映用户的实际满意度方面不够清晰。因此，在推荐人培训中，考虑隐式反馈中不可避免的噪声是至关重要的。然而，很少有关于推荐的研究考虑到了隐式反馈的噪声特性。本文主要探讨利用隐式数据进行推荐训练中的去噪问题。隐反馈噪声会带来严重的负面影响，
阿瑟_TJRS·2021-12-17 15:20

Denoising in Rec(1)：Sampler Design for Implicit Feedback Data by Noisy-label Robust Learning

SIGIR2020摘要由于易收集且普遍适用，推荐研究中广泛使用隐性反馈数据。然而，预测用户对隐反馈数据(implicitfeedback)的偏好是一项具有挑战性的任务，因为我们只能观察到交互过的样本和未交互的样本（unvotedsamples）。很难从未交互的样本中区分负反馈样本以及未知正反馈样本。现有的工作，如贝叶斯个性化排名（BPR），从未交互的样本中同一采样构成负样本，因此存在一个关键的标签
阿瑟_TJRS·2021-12-17 15:07

去噪论文 Attention-Guided CNN for Image Denoising

Attention-GuidedCNNforImageDenoising发表期刊：NeuralNetworks124(2020)117–129https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.12.024PaperandCode另搭配Sci-Hub食用更佳Sci-Hub实时更新:https://tool.yovisun.com/scihub/公益科研通文献求助：https
yddcs·2020-10-12 12:13

SDAE

https://github.com/wblgers/tensorflow_stacked_denoising_autoencoder
如如有梦想·2020-09-16 21:11

Toward Convolutional Blind Denoising of Real Photographs

本文提出了一个针对真实图像的盲卷积去噪网络，增强了深度去噪模型的鲁棒性和实用性。摘要作者提出了一个CBD-Net，由噪声估计子网络和去噪子网络两部分组成。作者设计了一个更加真实的噪声模型，同时考虑了信号依赖的噪声和相机内部处理的噪声。基于真实噪声模型合成的图片和真实的噪声图片被联合在一起对网络进行训练。噪声模型除了高斯噪声，真实的图片噪声更加复杂，并且是信号依赖的。给定一个干净图片x，一个更加真实
seniusen·2020-08-22 21:48

IMPROVING GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS WITH DENOISING FEATURE MATCHING（Bingio-ICLR2017）

IMPROVINGGENERATIVEADVERSARIALNETWORKSWITHDENOISINGFEATUREMATCHING（Bingio-ICLR2017）通过消噪特征匹配改进生成式对抗网络摘要：我们提出了一种针对生成对抗网络的增强训练程序，旨在通过将生成器引导至抽象鉴别器特征的可能配置来解决原始缺陷。我们使用降噪自动编码器估算并跟踪从数据计算出的这些特征的分布，并使用它为生成器提出高级
晴空未来me·2020-08-22 04:43

生成对抗网络(六)----------Image Denoising Using a Generative Adversarial Network(用GAN对图像去噪)

前言这是一篇关于使用GAN对图像降噪的论文，我翻译了论文，也看了代码，以下是github链接：GAN去噪。我看懂了论文，这确实是一篇很好的论文。使用当下最火的GAN对图像进行去噪。也是一个开创性的想法。文中的损失函数与以往的不同。但是其他思想与传统GAN都是类似的。读完论文之后，我下载了相关代码，但是在代码中我遇到了问题。想要训练模型，却没有跑起来。如果你将代码跑起来了。可以在下面留言。我们一起交
勤奋的小学生·2020-08-22 00:40

Auto encoder 和Denoising auto encoder分别和PCA之间的关系（学习笔记）（2）

【auto-encoder】原文链接虽然不是万众期待，不过，这个大坑的第二部分也新鲜滚热辣的出炉了（符号使用上节的约定），这次的内容是Denoisingautoencoder，整个坑我打算分四节，这个就是其中的第二节，再下一节就会简单的讲一讲PCA了，最后一节进行题目所许诺的对比。好了，废话不多说开始正题了，虽然上一节我们已经对什么是好的表示已经有过论述了，但是为了引出denoisingautoe
hzyido·2020-08-21 21:07

《Superkernel Neural Architecture Search for Image Denoising》

神经体系结构搜索（NAS）的最新进展导致找到了新的最新人工神经网络（ANN）解决方案，无需大量人工监督即可完成图像分类，对象检测或语义分割等任务。在本文中，我们专注于探索NAS以进行图像降噪的密集预测任务。由于昂贵的培训程序，大多数用于图像增强的NAS解决方案都依赖于强化学习或进化算法探索，通常需要数周（甚至数月）的时间进行培训。因此，我们引入了各种超级内核技术的新有效实现方式，这些技术可对模型进
6个小石头·2020-08-19 08:21

《Dynamic Residual Dense Network for Image Denoising》阅读笔记

一、论文《DynamicResidualDenseNetworkforImageDenoising》摘要：深卷积神经网络在各种图像恢复任务上均取得了卓越的性能。具体而言，通过密集级联多个残差密集块（RDB）以充分利用分层功能，残差密集网络（RDN）在减少图像噪声方面取得了出色的成果。但是，RDN仅在单个噪声级别上的去噪性能良好，并且RDN的计算成本随着RDB数量的增加而显着增加，并且这仅会稍微改善
6个小石头·2020-08-19 08:48

生成模型--降噪自编码器(denoising autoencoder，DAE)

denoising
whitenightwu·2020-08-17 17:00

Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising

Abstract图像去噪的判别模型学习由于其良好的去噪性能，近年来受到了人们的广泛关注。本文通过研究前馈去噪卷积神经网络(DnCNNs)的构建，将深度架构、学习算法和正则化方法在图像去噪方面的进展向前推进了一步。具体来说，利用残差学习和批处理归一化来加速训练过程，提高去噪性能。与通常在特定噪声水平上训练加性高斯白噪声（AWGN）的特定模型的现有判别去噪模型不同，我们的DnCNN模型能够处理具有未知
XD207R·2020-08-17 15:59

论文阅读笔记——《Good Similar Patches for Image Denoising》

作者认为，基于patch的去噪方法之所以可以获得较好的performance就是因为recurrenceofsimilarpatchesinaninputimagetoestimatetheunderlyingimagestructures（在输入图像中重复出现类似的补丁以估计底层图像结构。）然而，denoise中所用的相似的patch是通过邻近搜索的（NNS），而有时却不是最优的。首先，对于现有
gwpscut·2020-08-17 12:25

【图像去噪】DnCNN论文详解（Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising）...

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf一、简介老实说，这篇论文后半部分不太值得细读，大量内容都是讨论实验，写的比较啰嗦。启发性的内容较少，看完后只知道你的模型效果好，但不太知道为什么好。文章重点：强调了residuallearning（残差学习）和batchnormalization（批量标准化）在图像复原中相辅相成的作用，可以在较深的网络的条件下，依然
不可能打工·2020-08-17 12:13

《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》阅读笔记

一、论文下载：《BeyondaGaussianDenoiser:ResidualLearningofDeepCNNforImageDenoising》由于其良好的去噪性能，用于图像去噪的判别模型学习近来受到了广泛的关注。在本文中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络（DnCNN）的构建向前迈出了一步，以涵盖非常深入的体系结构，学习算法和正则化方法在图像去噪中的进展。具体而言，利用残差学习和批量归一化来
6个小石头·2020-08-17 11:06
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