論文原文：https: arxiv.org pdf . .pdf 一 簡介 老實說，這篇論文后半部分不太值得細讀，大量內容都是討論實驗，寫的比較啰嗦。啟發性的內容較少，看完后只知道你的模型效果好，但不太知道為什么好。 文章重點： 強調了residual learning 殘差學習 和batch normalization 批量標准化 在圖像復原中相輔相成的作用，可以在較深的網絡的條件下，依然能帶 ...
2020-04-07 01:03 0 2624 推薦指數：
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image ...
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.13171.pdf 一、背景與動機： 數字圖像設備已經被應用在天氣預測、災難救援、安全監控與醫學診病等多個領域。然而數字設備常受到相機抖動、運動的物體、暗光和噪聲等影響而導致捕獲的照片不干凈。因此圖像去噪技術的研究具有重要 ...
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 ...
introduction 圖像恢復目標函數一般形式： 前一項為保真項（fidelity），后一項為懲罰項，一般只與去噪有關。 基於模型的優化方法可以靈活地使用不同的退化矩陣H來處理不同的圖像恢復問題，而判別學習方法通過訓練圖像對數據集來學習圖像退化模型。 基於模型的優化方法 ...
論文地址：Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet——MSRA何凱明團隊的Residual Networks，在2015年ImageNet上大放異彩，在ImageNet的classification、detection ...
ResNet網絡，本文獲得2016 CVPR best paper，獲得了ILSVRC2015的分類任務第一名。 本篇文章解決了深度神經網絡中產生的退化問題（degradatio ...
噪聲來源 相機傳感器在拍攝圖像的時候，可能會收到外界環境以及感光芯片本身質量的影響，成像之后在傳輸的過程中的傳輸介質也可能受到其他干擾，導致最終接收到的圖像上存在一些干擾信息，這些干擾信息，被稱之為噪聲。在后續的圖像分析過程中，如果不事先把噪聲去除掉，將會影響圖像分析的結果。 接下 ...
讓梯度慢慢減小直至消失。這篇文章中介紹的深度殘差 (Deep Residual) 學習網絡可以說根治了這種 ...
