noise2noise:“ Noise2Noise:无需干净数据即可学习图像还原”的非官方和部分Keras实现 源码

噪音2 这是“ Noise2Noise:无需干净数据即可学习图像还原”的非官方和部分Keras实现[1]。 与原始论文有几处不同(但要观察noise2noise训练框架的工作原理,这不是致命的问题): 训练数据集(原始数据:ImageNet,此存储库:[2]) 模型(原始数据:RED30 [3],此存储库:SRResNet [4]或UNet [5]) 更新: [9月。 [2018年21月21日]添加了随机值脉冲噪声模型和L0损耗 [八月。 25,2018] UNet模型可用于培训 [八月。 25,2018]添加训练的权重 依存关系 Keras> = 2.1.2,TensorFlow