Paper | Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data
Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data 故事背景 算法原理 ...
原文：[論文理解] Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data
Noise Noise: Learning Image Restoration without Clean Data Intro 本文亮點是輸入圖像和target圖像都是有噪聲的圖像，而不是clean的圖像，網絡可以利用有噪聲的圖像學習到將有噪聲的圖像轉化為無噪聲的clean圖像。文章解釋了在使用l loss時，網絡對於一對多的映射關系學習到的是映射值的均值，基於此idea，將clean的圖像加上 ...
2020-02-01 21:38 0 3031 推薦指數：
相關推薦
論文解讀《Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration》
CVPR2017的一篇論文 Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration： 一般的，image restoration(IR)任務旨在從觀察的退化變量$y$(退化模型，如式子1)中，恢復潛在的干凈圖像$x$ $y \text ...
[論文理解] Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Recognition
Destruction and Construction Learning for Fine-grained Image Recognition Intro 本文提出一種細粒度圖像分類的方法，即將原圖像拼圖一樣shuffle成不同的block，丟進一個分類器，當然，直接這樣訓練會引入 ...
[論文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 簡介 這是我看的第一篇模型壓縮方面的論文，應該也算比較出名的一篇吧，因為很早就對模型壓縮比較感興趣，所以抽了個時間看了一篇，代碼也自己實現了一下，覺得還是挺容易 ...
[論文理解] CapsuleNet
CapsuleNet 前言 找了很多資料，終於把整個流程搞懂了，其實要懂這個運算並不難，難的對我來說是怎么用代碼實現，也找了github上的一些代碼來看，對我來說都有點冗長，變量分布太遠導致我腦袋炸了，所以我就在B站找視頻看看有沒有代碼講解，算是不負苦心吧，終於把實現部分解決了。 不寫論文 ...
Noise2Void - Learning Denoising from Single Noisy Images
1. 摘要 Noise2Noise (N2N) 可以利用一對獨立的噪聲圖片來訓練去噪模型，在這里，作者更進一步提出了一個策略 Noise2Void (N2V) ，只利用噪聲圖像即可。 因此 N2V 可以被應用在一些其它方法不能應用的領域，特別是生物醫學圖像，在這里干凈或者噪聲 ...
RetinaNet論文理解
引言 介紹 目前精度高的檢測器都是基於two-stage，proposal-driven機制，第一階段生成稀疏的候選對象位置集，第二階段使用CNN進一步將每個候選位置分為前景或者背景以及 ...
GraphicsLab Project 之 Curl Noise
作者：i_dovelemon 日期：2020-04-25 主題：Perlin Noise, Curl Noise, Finite Difference Method 引言 最近在研究流體效果相關的模擬。經過一番調查，發現很多的算法都基於一定的物理原理進行模擬，計算 ...