论文学习笔记1-DnCNN的残差学习

最新推荐文章于 2025-10-19 16:05:23 发布
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#神经网络

研一上半学期结束，作者感觉收获不多，开始自己学习并写下第一篇论文笔记。虽内容普通，但作者希望能坚持下去，将其视为学习过程。

这是本菜鸟写的第一篇论文笔记，研一上半学期过去感觉一学期也没学到啥，现在想自己学点东西，希望自己坚持下去。内容肯定很一般，但是慢慢来吧，都是过程。
在这里插入图片描述

【图像去噪】论文精读：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising（DnCNN）
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】
08-12 4932
论文题目：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising —— 除了高斯去噪器:深度CNN残差学习图像去噪TIP 2017！基于深度学习的图像去噪开山之作！DnCNN！由于其良好的去噪性能，图像去噪的判别模型学习最近引起了相当大的关注。在本文中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络 (DnCNN) 的构建来向前迈出了一步，以将非常深的架构、学习算法和正则化方法的进展纳入图像去噪。
【图像去噪】论文精读：Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration（MWCNN）
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】
08-27 2029
论文题目：Multi-level Wavelet-CNN for Image Restoration —— 用于图像恢复的多级小波CNNCVPR 2018！感受野大小和效率之间的权衡是低级视觉中的关键问题。普通卷积网络 (CNN) 通常以计算成本为代价来扩大感受野。最近，已经采用扩张过滤来解决这个问题。但它受到网格效应的影响，由此产生的感受野只是具有棋盘图案的输入图像的稀疏采样。在本文中，我们提出了一种新颖的多级小波 CNN (MWCNN) 模型，以更好地权衡感受野大小和计算效率。
dncnn图像去噪_基于DnCNN模型的图像去噪论文详解（Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Den...
weixin_39819283的博客
12-19 2510
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residual learning(残差学习)和batch normalization(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，依然能带来快的收敛和好的性能。文章提出DnCNN，在高斯去噪问题下，用单模型应对不...
【图像去噪】DnCNN论文详解（Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising）...
不可能打工的博客
11-16 9575
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residual learning（残差学习）和batch normalization（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...
基于DnCNN神经网络的图像去噪实战项目
最新发布
weixin_33628677的博客
10-19 1138
图像去噪是计算机视觉中的基础任务，旨在从受噪声污染的图像中恢复出高质量的原始内容。传统方法如非局部均值和小波阈值法依赖手工特征，在复杂噪声下难以兼顾细节保留与降噪效果。DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）通过引入深度卷积网络，采用残差学习框架直接拟合噪声残差，显著提升了去噪性能。其核心优势在于深层结构（17层以上）结合批量归一化与ReLU激活，实现了稳定训练与高效特征提取，尤其对加性高斯白噪声（AWGN）具有卓越抑制能力。
DnCNN-tensorflow：“超出高斯消噪器：用于图像去噪的深度CNN的残差学习”论文的张量流实现器
02-06
DnCNN-张量流 TIP2017论文的张量流执行器， 模型架构 结果 BSD68平均结果 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-张量流 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 29.17 Set12平均结果 噪音等级 神经网络 DnCNN-张量流 25 30.44 30.38 要求 tensorflow >= 1.4 numpy opencv 数据集 我使用BDS500数据集进行训练
matlab中批量导入图像代码-DnCNN:超越高斯去噪器：深度CNN的残差学习以进行图像去噪（TIP，2017年）
05-20
matlab中批量导入图像代码 消息： 最先进的降噪性能 可用于即插即用的图像恢复 -18/12/2019 I recommend to use the PyTorch code for training and testing. The model parameters of MatConvnet and PyTorch are same. 合并批量归一化（PyTorch） import torch import torch . nn as nn def merge_bn ( model ): ''' merge all 'Conv+BN' (or 'TConv+BN') into 'Conv' (or 'TConv') based on https://github.com/pytorch/pytorch/pull/901 by Kai Zhang (cskaizhang@gmail.com) https://github.com/cszn/DnCNN 01/01/2019 ''' prev_m = None for k , m in list ( model . named_ch
《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》阅读笔记
69小石头的博客
05-11 1719
阅读论文整理的笔记，只为了自己复习备用 一、论文 《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》 二、学习资料 DnCNN论文阅读笔记 前馈去噪卷积神经网络 三、模型结构 这个模型比较简单。 四、代码 class DnCNN(nn.Module): def __init__(self, depth=17, n_channels=64, image_c...
matlab代码移植-DnCNN-PyTorch:PYTorch实施TIP2017论文“超越高斯降噪器：用于图像降噪的深度CNN的残差学习”
05-20
根据该论文，DnCNN-S具有17层。 noiseL用于训练，而val_noiseL用于验证。 对于无偏验证，应将它们设置为相同的值。 您可以设置所需的任何噪声水平。 3.训练DnCNN-B（具有噪声水平的DnCNN） python train.py \ --...
【图像去噪】论文精读：Rotation-Equivariant Self-Supervised Method in Image Denoising（AdaReNet）
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】
06-09 1963
论文题目：Rotation-Equivariant Self-Supervised Method in Image Denoising —— 图像去噪中的旋转等变自监督方法CVPR 2025！近年来，自监督图像去噪方法引起了广泛的研究关注，因为这种方法减少了对大型训练数据集的要求。与监督方法相比，自监督方法更多地依赖于深度网络本身中嵌入的先验。因此，大多数自监督方法都是用卷积神经网络 (CNN) 架构设计的，该架构很好地捕捉了最重要的图像先验之一、平移等变先验。受引入平移等方差取得的巨大成功的启发。
【图像去噪】论文精读：Attention-guided CNN for Image Denoising（ADNet）
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】
11-30 662
论文题目：Attention-guided CNN for Image Denoising：用于图像去噪的注意引导CNN注意力用于图像去噪！深度卷积神经网络 (CNN) 在低级计算机视觉中引起了相当大的兴趣。研究通常致力于通过非常深的 CNN 来提高性能。然而，随着深度的增加，浅层对深层的影响减弱。受此启发，我们提出了一种注意力引导去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块（SB）、特征增强块（FEB）、注意块（AB）和重建块（RB）用于图像去噪。
jpeg压缩的matlab代码-DnCNN:残差学习的图像去噪
05-22
jpeg压缩的matlab代码神经网络 该存储库包含用于实施论文的代码-。 这是课程项目的一部分。 介绍 在过去的十年中，卷积神经网络在处理各种低级视觉任务方面显示出巨大的成功。 图像去噪是计算机视觉中这种长期存在的问题。 图像去噪的目的是从噪声图像y = x + v中恢复干净图像x 。 假设v是加性高斯白噪声（AWGN）。 通常，图像去噪方法可分为两大类-基于模型的方法和基于判别学习的方法。 诸如BM3D和WNNM之类的基于模型的方法可以灵活地处理各种噪声水平下的降噪问题，但是它们的执行非常耗时，并且需要对先验进行建模。 为了克服这些缺点，已经开发出判别方法。 我们实现的论文是-超越高斯去噪器：Kai Zhang等人研究的深度CNN用于图像去噪的残差学习。 我们将此称为基础论文。 提出的去噪卷积神经网络称为DnCNN。 不是直接输出干净图像x' ，而是训练模型来预测残留图像x' ，即残留噪声图像和潜在干净图像之间的差异。 批量归一化技术进一步提高并稳定了DnCNN的训练性能。 当v是地面真实高分辨率图像与低分辨率图像的三次三次向上映射版本之间的差时，可以将图像退化模型转换为单个图像超
图像去噪DnCNN深度学习算法，亲测可用（含文档、论文）
12-06
图像去噪最简单的网络之一DnCNN之讲解 softmax softmax​ ​关注他 67 人赞同了该文章 关于DNCNN图像去噪网络的简介 DnCNN是图像去噪领域一篇鼻祖类型的文章，本文是关于该文章主要原理的解读。DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）顾名思义，就是用于去噪的卷积神经网络。 文章标题：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 如果加载太慢也可以用镜像：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1608.03981.pdf 代码链接： https://github.com/cszn/DnCNN（官方） 或者： https://github.com/SaoYan/DnCNN-PyTorch
dncnn_pytorch_dncnn去噪_DNCNN_去噪_
10-01
2017年的cvpr的盲高斯去噪代码，内含有详细注释
DnCNN-master.zip
03-31
基于深度学习的去噪方法 ，代码可以运行
基于matlab_使用深度卷积神经网络DnCNN_图像去噪算法设计与实现
05-01
基于matlab_使用深度卷积神经网络DnCNN_图像去噪算法设计与实现
DRCNN：超越高斯去噪:深度CNN图像去噪的残差学习
mytzs123的博客
09-13 4675
Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising摘要-基于判别模型学习的图像去噪方法因其良好的去噪性能而备受关注。在本文中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络(DnCNNs)的构造向前迈进了一步，将非常深入的架构、学习算法和正则化方法融入到图像去噪中。具体来说，利用残差学习和批归一化来加速训练过程，提高去噪性能。与现有的判别去噪模型通常在一定噪声水平下训练特定的加性高斯白噪声模型不同，我们的DnCNN模型
dncnn（残差网络图像去燥记录）
qq_276982536的博客
11-27 6742
一，生成训练数据 1，原文相关知识 we use the noisy images from a wide range of noise levels (e.g., σ ∈ [0,55])to train a single DnCNN model。 blind Gaussian denoising, SISR, and JPEG deblocking .the noisy image ...
DnCNN
Sweety_Lin的博客
06-09 3371
“Kai Zhang, Wangmeng Zuo, Yunjin Chen, Deyu Meng, Lei Zhang,Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising, IEEE Trans. on Image Processing, 2017” Network Architecture...
深度学习图像去噪模型DnCNN-keras源码包
该资源的标签为"DnCNN-keras DnCNN 深度学习 图像去噪"，这表明资源的内容主要涉及DnCNN模型、深度学习以及图像去噪这三个主题。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用神经网络来模拟人脑处理信息的方式，从而实现...
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