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REDNet是CNN吗

时间: 2024-04-08 07:31:38 浏览: 107

图像去噪Noise2Noise的Pytorch复现代码，基于REDNet30模型实现，N2N原理详解，注释详细，包含训练好的模型

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资源配套文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/141957263 data：去噪后图像结果保存位置 datasets：数据集所在文件夹 Plt：训练过程指标曲线可视化位置（Loss、PSNR、SSIM与Epoch关系曲线） weights：训练模型保存位置 dataset.py：封装数据集 draw_evaluation.py：绘制指标曲线 example.py：计算测试集指标；保存去噪后图像 main.py：训练REDNet model.py：REDNet模型实现 README.md：相关说明使用方式：见配套文章（包含完整的模型训练验证测试流程，非常详细的使用说明，轻松跑起来；模型算法讲解，代码复现思路，注释清晰；总结反思、创新思路；结果展示等）

是的，REDNet（Residual Encoder-Decoder Network）是一种卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的变体算法。它采用了残差编码器-解码器结构，通过学习残差信息来去除图像中的噪声。在REDNet中，编码器用于提取输入图像的特征表示，解码器则通过上采样操作将特征映射恢复到原始图像大小。通过残差连接，REDNet可以学习到输入图像与噪声之间的差异，并生成去噪后的图像。因此，REDNet是一种基于CNN的去噪算法。

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