翻译：In this work, we train a single-frame based denoising network, i.e. the U-Net , with synthesized raw noisy- clean image pairs to serve as the pre-denoising module. We use 230 clean raw images from SID dataset, and synthe- size noise using the method described in Sec. 3.2 to create noisy-clean pairs. Note that, pixels of different color channels in an raw image are mosaiced according to the Bayer pattern, i.e. the most similar pixels for each pixel are not its nearest neighbors, but are its secondary nearest neighbor

在这项工作中，我们使用合成的原始噪声 - 干净图像对训练单帧基础去噪网络，即U-Net，作为预去噪模块。我们使用SID数据集中的230个干净原始图像，并使用第3.2节中描述的方法合成噪声来创建噪声 - 干净对。请注意，原始图像中不同颜色通道的像素按照Bayer模式进行马赛克处理，即每个像素的最相似像素不是其最近邻，而是其次近邻。

相关问题

The conventional convolution neural network (CNN) adopts softmax function as classifier, which has problems of overflow and underflow. This paper proposes a rolling bearing intelligent fault diagnosis method based on multi-scale convolution neural network, bi-directional long short term memory and support vector machine (MCNN-BiLSTM-SVM). The wavelet threshold denoising algorithm is adopted for signal preprocessing. The multi-scale convolution neural network (MCNN) and the bidirectional long short-term memory network (BiLSTM) are combined as the feature extractor to improve feature extraction capability. The support vector machine (SVM) is adopted as the classifier to improve classification performance. Transfer learning is used in MCNN-BiLSTM-SVM for different conditions. According to the experiments, the proposed MCNN-BiLSTM-SVM fault diagnosis method has higher diagnostic accuracy, stronger anti-noise performance and better stability under different conditions than other diagnostic methods.给出以上内容审稿意见

本文提出了一种基于多尺度卷积神经网络、双向长短时记忆网络和支持向量机的轴承智能故障诊断方法（MCNN-BiLSTM-SVM）。该方法采用小波阈值去噪算法进行信号预处理，将多尺度卷积神经网络（MCNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）组合作为特征提取器，以提高特征提取能力；采用支持向量机（SVM）作为分类器，以提高分类性能。在MCNN-BiLSTM-SVM中使用迁移学习处理不同条件下的数据。经过实验验证，本文提出的MCNN-BiLSTM-SVM故障诊断方法具有更高的诊断准确性、更强的抗噪性能和更好的稳定性，优于其他诊断方法。

该论文在轴承智能故障诊断方面提出了一种新的方法，并且通过实验证明其有效性。同时，论文的结构清晰，表述准确，实验数据充分且有说服力。建议作者进一步说明MCNN-BiLSTM-SVM方法在处理不同条件下的数据时，采用了哪些具体的迁移学习方法，以便读者更好地理解。此外，建议作者在文献综述中加入更多相关领域的研究工作，以进一步突显本文的创新性和实用性。

a physics-based noise formation model for extreme low-light raw denoising

极低光原始去噪的物理噪声形成模型是一种基于物理原理的算法，用于处理在极低光条件下拍摄的图像。在极低光条件下，图像中会出现很多噪点，这些噪点会导致图像的质量下降，降低图像的清晰度和对比度。物理噪声形成模型是基于光学和传感器特性的理论，通过模拟光子的传播和传感器的响应机制，来解释和预测在极低光条件下噪声的形成过程。

该模型会考虑到光子在传感器上的随机分布、传感器的暗电流、热噪声以及放大器噪声等因素，通过对这些噪声源进行建模和分析，来预测在特定条件下图像中将会产生怎样的噪声。通过对这些噪声进行建模，可以更准确地理解噪声的来源和特性，并且为去除这些噪声提供更为有效的方法。

基于物理噪声形成模型的极低光原始去噪算法可以更好地保留图像的细节和纹理，因为它能够更准确地识别和去除噪声，而不会破坏图像的细节。此外，这种模型还可以根据不同的拍摄条件进行调整，以实现更好的去噪效果。

总之，物理噪声形成模型为极低光原始去噪提供了一种基于物理原理的新途径，可以更有效地提高图像质量，提升极低光条件下图像采集的效果。