Noise2Noise

2020年10月6日 — Noise2Noise，不需要原始图像与噪声图像对的训练，仅通过不同噪声下的图像对就能进行图像降噪.

2019年1月23日 — NVlabs/noise2noise代码（一）概览与运行 原创 · 一、环境要求与配置 · 二、准备训练集与验证集 · 三、训练与验证 · 四、MRI图像去噪.

2022年12月8日 — 作者从这个管道得到了一个简单且有力的结论：通过仅查看损坏样例来学习恢复图像，能达到甚至有时会超越那些没有精确的图像先验或没有退化方法的相似模型 ...

2022年3月29日 — noise2noise 300epoch训练得到的模型，可以较好的去除它本身加的随机text 噪声，但是对于其他类型的文本噪声，并没有去噪效果。 原因如下：. 源代码中的 ...

2020年2月18日 — 一般基於神經網路的圖像去噪的方式都是利用一個CNN regression model 來完成。輸入一張有噪點的圖片給神經網路，然後神經網路會給出一張去噪後的圖片 ...

2020年2月1日 — 本文亮点是输入图像和target图像都是有噪声的图像，而不是clean的图像，网络可以利用有噪声的图像学习到将有噪声的图像转化为无噪声的clean图像。

2018年7月11日 — 除了在照片畫面有相當強大的改善，若照片上有文字、浮水印，也可以把它去除，快來看看這 Noise2Noise 的效果吧！

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噪声的映射需要学习的时候，从loss ...