论文阅读：FFDNet：Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising
Introduction FFDNet是Zhang Kai的一篇承前启后之作，从DnCNN到FFDNet再到CBDNet是一个网络的泛化过程，处理的对象从均匀的高斯噪声变成更加复杂的真实噪声。DnCNN利用Batch Normalization和residual learning可以有效地去除均匀高斯噪声，且对一定噪声水平范围的噪声都有抑制作用。然而真实的噪声并不是均匀的高斯噪声，其是信号依赖
相关文章
- 1. 论文阅读：Fast R-CNN
- 2. 《Designing and Training of A Dual CNN for Image Denoising》阅读笔记
- 3. 论文阅读目录
- 4. 《Deep Iterative Down-Up CNN for Image Denoising》论文阅读
- 5. 论文阅读：《A Wavenet For Speech Denoising》
- 6. Fast R-CNN 论文阅读
- 7. 论文阅读01：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising
- 8. 【论文阅读】Fast R-CNN
- 9. 论文阅读: Fast R-CNN
- 10. 真实噪声：Densely Connected Hierarchical Network for Image Denoising（CVPRW2019） 阅读理解
- 更多相关文章...
- • RSS 阅读器 - RSS 教程
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 论文阅读：Fast R-CNN
- 2. 《Designing and Training of A Dual CNN for Image Denoising》阅读笔记
- 3. 论文阅读目录
- 4. 《Deep Iterative Down-Up CNN for Image Denoising》论文阅读
- 5. 论文阅读：《A Wavenet For Speech Denoising》
- 6. Fast R-CNN 论文阅读
- 7. 论文阅读01：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising
- 8. 【论文阅读】Fast R-CNN
- 9. 论文阅读: Fast R-CNN
- 10. 真实噪声：Densely Connected Hierarchical Network for Image Denoising（CVPRW2019） 阅读理解