[去噪论文]--ICCV2019-Real Image Denoising with Feature Attention
摘要： 深度卷积神经网络在含有空间不变噪声(合成噪声)的图像上表现更好;然而，它们的性能在真实的噪声照片上存在局限，需要多阶段的网络建模。为了提高去噪算法的实用性，本文提出了一种采用模块化结构的一阶段盲真图像去噪网络(RIDNet)。我们利用残差结构上的残差来缓解低频信息的流动，并利用特征注意来挖掘信道的相关性。此外，通过对19种最新算法的3个合成数据集和4个真实噪声数据集的定量度量和视觉质量的评
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