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时间: 2023-10-12 10:59:58 浏览: 103

noise2noise:噪音2

Noise2Noise：在没有干净数据的情况下学习图像还原-ICML 2018论文的TensorFlow官方实施 Jaakko Lehtinen ， Jacob Munkberg ， Jon Hasselgren ， Samuli Laine ， Tero Karras ， Miika Aittala ， Timo Aila 摘要：我们将基本的统计推理应用于通过机器学习进行的信号重构-学习将损坏的观察结果映射到干净的信号-得出一个简单而有力的结论：有可能仅通过查看损坏的示例，在某些情况下以及在某些情况下的性能来学习还原图像无需使用干净的数据进行训练，而无需明确的图像先验或损坏的可能性模型。在实践中，我们证明了一个模型仅基于嘈杂的数据即可学习消除照片噪声，对合成的蒙特卡洛图像进行降噪以及对欠采样MRI扫描进行重建（所有这些过程均被不同的过程破坏）的情况。资源根据Creative

Noise2Noise 是一种图像去噪的方法，它通过训练模型来学习如何从有噪声的图像中恢复出无噪声的图像。这种方法的基本思想是，通过给定一对有噪声的图像作为输入，模型可以学习到噪声的特性并预测出无噪声的图像。这种方法的优势在于，它不需要获取到原始的无噪声图像，只需使用一对有噪声的图像进行训练即可。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Noise2Noise的一些学习总结](https://blog.csdn.net/m0_66890670/article/details/127752842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [图像去噪论文Noise2Noise-Learning Image Restoration without Clean Data论文详解](https://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/86535639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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