tf33: 图像降噪：卷积自编码

最新推荐文章于 2023-04-26 11:45:09 发布
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分类专栏： 机器学习 Deep learning TensorFlow练习汇总 文章标签： 卷积自编码 图像降噪 tensorflow练习 验证码降噪
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014365862/article/details/79246179
本文介绍了利用卷积自编码器进行图像降噪的实践，通过TensorFlow实现。讨论了模型结构和应用场景，并给出了实际效果展示。同时，提供了相关训练样本生成的方法链接。

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

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MachineLP的博客目录：小鹏的博客目录

以前打比赛的大师，做的卷积自编码用来图像的降噪：样本是噪声图片，标签是没有噪声的图片。

整个结果很简单，跟自动编码器很像，结构上都是降维后升维（encoder-decoder）的过程，但是用途完全不一样。

这只是一个雏形，后面优化的空间很大，前段时间在做图像语义分隔，原理类似，但是图像语义分隔开始扩展到很多领域：无人驾驶，基于图片的三维重建等等，随之而来是：开山之作：FCN、CRF、SegNet/DeconvNet、DeepLab系列、unet、refinenet、mask-rcnn等等。但是都是基于迁移学习来做的，迁移学习一个很大的优势就是可以用少量样本达到很好的效果，不信可以自己搭架模型试一下，所示现在能用迁移学习的绝不从头自己开始训练。<

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其中：​xt−1​,(1−αt​)I)：xt=αt⋅xt−1+1−αt⋅ϵtx_t = \sqrt{\alpha_t} \cdot x_{t-1} + \sqrt{1 - \alpha_t} \cdot \epsilon_txt​=αt​​⋅xt−1​+1−αt​​⋅ϵt​ 物理意义：在第 ttt 步向数据 xt−1x_{t-1}xt−1​ 中添加噪声 ϵt\epsilon_tϵt​，生成含噪数据 xtx_txt​。 符号定义： αt∈(0,1)\alpha_t \in (0,1)αt​∈(0,1)：时
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卷积自编码器_利用卷积自编码器对图片进行降噪
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作者丨天雨粟知乎专栏丨机器不学习地址丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/27902193前言这周工作太忙，本来想更把Attention tranlsation写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入...
用于图像降噪的卷积自编码器
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视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器
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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 本文转自：磐创AI作者|Dataman编译|Arno来源|Analytics Vidhya这篇文章...
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好人一生快乐
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自编码器、去噪自编码器、卷积去噪自编码器
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python tensorflow1.14实现 卷积自动编码器用于图像去噪，这个博客主要是借鉴了DnCNN用于图像去噪的方式，论文可以直接搜到（https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf），也有很多人对于这个论文的中文讲解（https://www.jianshu.com/p/3687ffed4aa8，https://blog.youkuaiyun.com/w...
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