Deep image prior

最新推荐文章于 2025-06-23 10:21:06 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_22148493/article/details/88890955
介绍了一种无需训练集即可用于图像修复、去噪等任务的方法Deep Image Prior。该方法通过利用预定义的网络结构来恢复图像细节，展示了深度学习在图像处理领域的强大能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

paper:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Ulyanov_Deep_Image_Prior_CVPR_2018_paper.pdf

github:https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior

material:https://box.skoltech.ru/index.php/s/ib52BOoV58ztuPM#pdfviewer

1.https://blog.youkuaiyun.com/QiangLi_strong/article/details/81541147

2.https://blog.youkuaiyun.com/edogawachia/article/details/78745067

3.https://medium.com/@xiaosean5408/deep-image-prior-%E7%B0%A1%E4%BB%8B-%E4%B8%8D%E9%9C%80%E8%B3%87%E6%96%99%E9%9B%86%E5%8D%B3%E5%8F%AF%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%B8%E7%BF%92%E9%80%B2%E8%A1%8C%E5%9C%96%E5%83%8F%E4%BF%AE%E5%BE%A9-%E5%8E%BB%E9%9B%9C%E8%A8%8A%E7%AD%89%E4%BB%BB%E5%8B%99-4098d0bf235e

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【图像去噪】论文精读：Deep Image Prior（DIP）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
11-27 748
论文题目：Deep Image Prior —— 深度图像先验CVPR 2018！大名鼎鼎的DIP！深度卷积网络已成为图像生成和恢复的流行工具。通常，它们的性能被归因于它们从大量示例图像中学习真实图像先验的能力。在本文中，我们表明，相反，生成器网络的结构足以在任何学习之前捕获大量低级图像统计信息。为此，我们表明随机初始化的神经网络可以用作手工制作的先验，并在去噪、超分辨率和修复等标准逆问题中具有出色的结果。此外，相同的先验可用于反转深度神经表示来诊断它们，并根据闪存-无闪存输入对恢复图像。
【图像超分】论文精读：Deep Image Prior（DIP）
主要更新底层视觉（去噪、超分等）相关的科研内容，形式为【论文精读】+【论文复现】
05-11 715
深度卷积网络已成为图像生成和恢复的流行工具。通常，它们的性能被归因于它们从大量示例图像中学习真实图像先验的能力。在本文中，我们表明，相反，生成器网络的结构足以在任何学习之前捕获大量低级图像统计信息。为此，我们表明随机初始化的神经网络可以用作手工制作的先验，并在去噪、超分辨率和修复等标准逆问题中具有出色的结果。此外，相同的先验可用于反转深度神经表示来诊断它们，并根据闪存-无闪存输入对恢复图像。 除了其多样化的应用之外，我们的方法还突出了标准生成器网络架构捕获的归纳偏差。它还弥合了两种非常流行的图像恢复方法家
Deep Image Prior
Cyiano的博客
04-17 8339
Deep Image Prior 摘要 深度卷积网络已经成为图像生成和重建的常用工具。人们猜想，他们优秀的表现是归功于他们能够从大量图像样本中学习到真实图像先验的能力。而相反，本文中作者展示生成网络在经过任何学习之前就能够捕获大量的低级图像统计信息，也就是说，这些信息可能并不是通过大量的数据集学习得来。文中具体的实验方法，就是用一个随机初始化的生成网络，仅通过给定的图像就能得到重建后的图像...
【亲测免费】 Deep Image Prior 深度图像先验简介及使用指南
gitblog_00434的博客
08-13 1897
Deep Image Prior 深度图像先验简介及使用指南 1. 项目介绍 Deep Image Prior（DIP）是由Dmitry Ulyanov等人提出的一种利用深度神经网络结构作为图像先验进行图像恢复的方法。在不依赖任何训练数据集的情况下，仅凭随机初始化的卷积神经网络（CNN），DIP可以有效地解决图像去噪、超分辨率和填充缺失区域等逆向问题。这一工作揭示了标准生成网络架构中固有的诱导偏差...
四、深度图像先验（Deep Image Prior）
最新发布
qq_41033011的博客
06-23 877
图片先验” 就像是我们在看图或者画图时，脑子里自带的一些 “常识”。比如，给你一张非常模糊的人脸照片（左图），让你把它画得更清楚些。你怎么画呢？你知道人脸大概有两只眼睛、一个鼻子、一张嘴。你知道眼睛通常在脸的上半部分，鼻子在中间，嘴巴在下边。你知道头发长在头顶上，耳朵在两边。这些你脑子里本来就有的、关于人脸长啥样的知识，就是你的 “人脸先验知识”。所以，“图片先验” 就是这种我们事先知道的、关于 “正常图片应该是什么样” 的普遍规律和常识。
[论文阅读] Deep Image Prior
guyii54的博客
12-08 782
动机 这篇文章说明了一个很有意思的观点，即：网络对自然图像有天然的低阻抗，对不规则噪声等具有天然的高阻抗。而网络的这一特性与网络参数，或者说学习，是无关的。 我们平常认为的网络学习是两部分构成，一部分是网络的结构，参数随机的网络结构本身就能够作为较强大的先验提取器，有能力从中提取出图像信息，而过滤掉噪声信息。另一部分则是通过对数据进行学习，即对网络参数权重进行优化，从而让这一先验变得更强大。作者的工作主要讨论了第一部分，网络本身结构就可以作为强大的先验提取器（而无需训练），提取有用信息，过滤噪声信息。作
超分辨率分析（四）--Deep Image Prior
工作笔记
03-06 4561
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34504284略删减，我怎么感觉这篇文章作者都没理解网络学习这个事情的本质。 本文中作者展示生成网络在经过任何学习之前就能够捕获大量的低级图像统计信息，也就是说，这些信息可能并不是通过大量的数据集学习得来。文中具体的实验方法，就是用一个随机初始化的生成网络，仅通过给定的图像就能得到重建后的图像，这种方法在去噪、超分辨、修补等人物...
DeepImagePrior:Keras实现的“深层图像先验”
05-01
超分辨率 您可以按以下方式运行超分辨率代码。 python super_resolution.py <LR> 这是结果的一个例子。 从左到右，LR，双三次和提出的方法。 去噪 您可以按以下方式运行去噪代码。 python denoising.py <noisy> ...
Deep Image Prior.pdf
09-02
深度图像先验（Deep Image Prior，简称DIP）是一项利用深度神经网络生成和恢复图像的技术，它挑战了深度学习领域的一项普遍看法，即卷积神经网络（ConvNets）之所以在图像生成和恢复任务中表现出色，是因为它们有...
[论文翻译]Deep Image Prior
Javier.Lin_HUST的博客
09-21 1555
深度卷积网络已经成为图像生成和恢复的热门工具。一般来说，它们优异的性能归因于它们能够从大量的示例图像中学习到逼真的图像先验。在本文中，我们表明，相反，生成器网络的结构足以在任何学习之前捕获大量的低级图像统计。为了做到这一点，我们表明随机初始化的神经网络可以作为一种人工先验，在去噪、超分辨率和修复等标准逆问题中具有优异的结果。此外，相同的先验可以用来反演深层神经表征来诊断它们，并基于闪光-无闪光输入对恢复图像除了其多样化的应用外，我们的方法还强调了标准生成器网络架构所捕获的感性偏差。
deep_image_prior:无需事先使用深层图像进行培训的图像操作
05-01
深度影像先验 您可以仅对图像进行图像去噪，而对其他图像不做任何处理，是的，绝对无需预先训练，就像这样 此存储库是用于对图像进行降噪的Deep image before（ ）的基本实现。 文献调查 实施细节 Python / Jupyter笔记本 Tensorflow / Keras 执照 麻省理工学院执照 版权所有（c）2018 Saravanabalagi Ramachandran 特此免费授予获得此软件和相关文档文件（“软件”）副本的任何人无限制地处理软件的权利，包括但不限于使用，复制，修改，合并的权利，发布，分发，再许可和/或出售本软件的副本，并允许具备软件的人员这样做，但须满足以下条件： 以上版权声明和此许可声明应包含在本软件的所有副本或大部分内容中。 本软件按“原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示担保，包括但不限于对适销性，特定目的的适用性和非侵权性的担保。 无论是由
Python-deepimageprior利用神经网络来修复图像
08-11
deep-image-prior，利用神经网络来修复图像
【亲测免费】 Deep Image Prior：基于未训练神经网络的图像重建
gitblog_00479的博客
12-26 452
Deep Image Prior：基于未训练神经网络的图像重建 Deep Image Prior 是一个开源项目，它使用 PyTorch 作为主要的编程语言来实现一种独特的图像重建方法。这种方法的核心在于利用未经过数据预训练的神经网络来完成图像重建任务。 项目基础介绍 该项目是对 Deep Image Prior（Ulyanov et al. 2017）论文中图像重建方法的实现。论文的核心观点是使...
Deep Image Prior (Paper reading)
qq_43800752的博客
12-16 1191
深度卷积神经网络可以从大量的图像中学习到真实图像先验的能力。先验是我们对世界的基本假设。例如，我们假设一枚硬币抛出50%正面和50%反面，这是我们的先验。这种先验并不总是正确的，但大多数时候是正确的。同样，我们假设自然图像是无噪声和无孔洞的，这也是我们的先验。因此，本文提出了一种用于去噪和修复应用的深度图像先验思想。该论文反驳了监督学习对于建立良好的图像先验是必要的这一观点。它们表明，生成器网络的结构就可以在不需要学习就能捕获大量low-level图像统计信息。本文展示了一个随机初始化的神经网络。
deep image prior (cvpr 2018)
春秋战车
08-07 825
deep image prior (cvpr 2018) 1 结论：因为网络参数具有高噪声阻抗和低信号阻抗性，相当于给网络w加了一个约束。此时信号收敛的更快，而噪声收敛的较慢，使得前期输出的图像主要是信号相关信息。 2 为什么网络参数具有高噪声阻抗和低信号阻抗性？ 2.1实践出真理： 论文考虑最基本的重建问题: 构建网络，输入为固定分布的的随机编码，GT为X，而X为如下四种： 一张自然图像A，自然图像A+噪声，被随机破坏的自然图像A，白噪声 实验发现，当X为自然图像和加了噪声的自然图像.
Deep Image Prior-1
zhennang1427的博客
01-08 1610
Deep Image Prior-1 这是GitHub上的一个项目《Deep image prior》。项目相关的论文是2017年11月29号第一次提交到arxiv并紧接着30号就提交了V2版本的。 深度卷积网络已经成为图像生成和重建的常用工具。人们猜想，他们优秀的表现是归功于他们能够从大量图像样本中学习到真实图像先验的能力。而相反，Dmitry Ulyanov等人展示生成网络在经过任何学习之前就...
论文笔记 [1] Deep Image Prior
VisualCortex
12-07 6519
论文笔记 [1] Deep Image Prior
论文阅读笔记（DIP）：Deep Image Prior
weixin_46970793的博客
12-30 4306
Deep Image Prior 网站：Deep Image Prior (dmitryulyanov.github.io) 引用： @InProceedings{Ulyanov_2018_CVPR, author = {Ulyanov, Dmitry and Vedaldi, Andrea and Lempitsky, Victor}, title = {Deep Image Prior}, booktitle = {Proceedings of the IEEE Conference on Comput
deep image prior
03-21
### Deep Image Prior 技术概述 Deep Image Prior 是一种利用神经网络结构本身作为正则化先验的方法，用于图像恢复任务。这种方法的核心思想在于通过训练一个随机初始化的卷积神经网络来拟合目标图像，而不需要额外的数据集或预训练模型[^3]。 #### 工作原理 Deep Image Prior 的核心机制依赖于这样一个观察：即使是在完全随机初始化的情况下，深层神经网络也能够隐含地表达复杂的图像结构特性。具体来说，在优化过程中，仅通过对输入噪声向量的学习即可重建高质量的目标图像。这种现象表明，神经网络架构本身就具有强大的归纳偏置能力，可以充当有效的图像先验。 以下是其实现的关键步骤： 1. **定义生成器网络** 使用一个标准的全连接层或者卷积神经网络作为生成器 \( G \)，该网络接受随机噪声向量 \( z \) 作为输入，并输出一张合成图像 \( I_{synthetic} \)[^4]。 2. **损失函数设计** 定义一个适合特定任务的损失函数 \( L(I_{synthetic}, I_{target}) \)，其中 \( I_{target} \) 表示目标图像。常见的损失形式包括像素级均方误差 (MSE) 或感知损失 (Perceptual Loss)[^5]。 3. **参数更新策略** 只有生成器中的权重被调整，而不涉及任何外部数据驱动的过程。这使得整个算法能够在单张图片上运行并快速收敛到合理的结果[^6]。 #### 实现代码示例 下面提供了一个简单的 PyTorch 版本实现框架供参考: ```python import torch from torchvision import transforms from PIL import Image class Generator(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Generator, self).__init__() # Define your generator architecture here. def forward(self, x): pass # Implement the forward propagation logic. def deep_image_prior(target_img_path, num_iterations=5000): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ]) target_img = Image.open(target_img_path).convert("RGB") target_tensor = transform(target_img).unsqueeze(0).to(device) gen_input = torch.randn((1, latent_dim, height, width)).to(device) model = Generator().to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) for i in range(num_iterations): synthetic_output = model(gen_input) loss = ((synthetic_output - target_tensor)**2).mean() optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if i % 500 == 0: print(f"Iteration {i}: Loss={loss.item()}") if __name__ == "__main__": deep_image_prior("./path_to_target_image.jpg", num_iterations=5000) ``` 上述代码片段展示了如何构建基本的生成器以及执行迭代优化过程以匹配给定的目标图像。 --- ###
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