Learning Image Restoration without Clean Data

由 J Lehtinen 著作 · 2018 · 被引用 1760 次 — In practice, we show that a single model learns photographic noise removal, denoising synthetic Monte Carlo images, and reconstruction of ...

2022年12月8日 — 在这项工作中，我们观察到我们通常可以通过仅查看不良图像来学习将不良图像变成良好图像，并且做得很好- 有时甚至更好- 就像我们使用干净的例子一样。此外 ...

2021年3月18日 — 上文我们介绍了N2N的图像去噪训练方法，这种方法首次提出可以抛弃干净图像，仅使用噪声图像训练模型，并且给出了严谨的数学证明，图像去噪问题可以公式化 ...

Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data - Official TensorFlow implementation of the ICML 2018 paper · Resources · Getting started.

Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data. This is an unofficial PyTorch implementation of Noise2Noise (Lehtinen et al. 2018).

2020年2月18日 — 作者展示了新的對於圖像去噪神經網路訓練的想法。其最重要的貢獻在於提供了一個不需要清晰圖片也能夠獲得良好去噪結果的可能性。作者也在GitHub上分享了這 ...

由 Y Mansour 著作 · 2023 · 被引用 26 次 — Noise2Noise [17] yields excellent performance from training on two noisy images of the same static scene, without any ground truth images. Given that the noise.

由 J Lehtinen 著作 · 2018 · 被引用 1760 次 — Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean DataJaakko Lehtinen, Jacob Munkberg, Jon Hasselgren, Samuli Laine, Tero Karras,&nbs...