Noise2Noise知乎

2023年8月2日 — 1. 方法原理 · 1.1 Noise2Noise回顾; 1.2 方法简介. （1）噪声独立假设和其他假设; （2）patch-based CNN · 2. 实验细节及结果 · 2.1 实验细节; 2.2 实验结果.

2020年8月21日 — 存疑的地方：盲点网络 学习的是否有可能是一种插值 方法，利用周围点插值出来中心点呢？换一个问法：盲点可不可以不是1*1的呢？

2020年8月21日 — 雷声小了下去。他侧了一下耳朵，耳朵，朝向卧室内的空间。他无声地前行着。我不敢发出任何声音，最小的幅度，侧过身，极慢地侧开了身子。后背被汗水打湿， ...

N2N，即Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data，2018 ICML的文章。 N2V，即Noise2Void - Learning Denoising from Single Noisy Images，2019 CVPR ...

2018年7月11日 — 这个文章写了很长，其实它说的事情非常简单。 本来我们做图像降噪，需要输入的噪音图像x，和“干净样本” y。 例如，x 是路径跟踪渲染用少数光束渲染的 ...

2024年2月22日 — 此部分仅讲述特性。 L 2 L_2 loss或者叫均方误差（MSE），简单来说就是预测值和GT之间差值的平方的均值。MSE的特点是曲线光滑、连续、处处可导。

【自监督去噪系列三】 Noise2Noise (ICML'2018) 和Noise2Void (CVPR'2019) ... 一句话总结N2N：让网络强行学习从一个带噪图片到另一个带噪图片的映射。 当网络有大量噪声到 ...

2021年6月21日 — 监督学习是深度学习中最常见的训练方法，但是对于去噪问题来说，在多数场景我们都没办法获取清晰的图像来当作我们训练的标签。N2N也是在这个场景提出的， ...