使用tensorflow 搭建生成对抗网络用于进行图像降噪
基于神经网络的解决方案，这种方法的主要思想是使用少量的样本渲染每个像素（比方说4spp或8spp而不是32Kspp），并将噪声图像传递到网络，这将产生高质量的真实感图像。
1. 降噪效果展示：
1.1 RGB图像
1.2 医学CT图像
2. 该网络代码需要加载的python包
3. 代码下载路径：
https://download.csdn.net/download/xiaoxifei/10652350
另外也可以参考此处选取其他一些常用的降噪算法
https://download.csdn.net/download/xiaoxifei/10652282
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：生成对抗网络用于图像降噪 Image Denoising with GAN - Python技术站
看了一些LSTM的博客，都推荐看colah写的博客《Understanding LSTM Networks》 来学习LSTM，我也找来看了，写得还是比较好懂的，它把LSTM的工作流程从输入到输出整个撸了一遍，清晰地展示了整个流程，不足之处就是那个语言模型的例子不知道到底在表达什么。 But！ 我觉得邱锡鹏老师的书写得更好！我又要开始推荐这本免费的书了：《神经…
在使用RNN based model处理序列的应用中，如果使用并行运算batch sample，我们几乎一定会遇到变长序列的问题。 通常解决变长的方法主要是将过长的序列截断，将过短序列用0补齐到一个固定长度(例如max_length)。 最后由n个sample组成的dataset能形成一个shape == (n, max_length)的矩阵。然后可以将这个…
隔了大半年，因为论文的需要，又重新开始研究caffe。感谢niuzhiheng’s GitHub大神的贡献，caffe已经可以在Windows下使用了。参考了很多大神的博客，成功的在自己的笔记本配置好了Windows版本的caffe。现将自己的配置过程和配置中遇到的问题记录下来，希望能对大家有所帮助。 我在自己的笔记本配置的caffe，配置的环境为：Wind…
介绍 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 对比：卷积神经网络、全连接神经网络 左图：全连接神经网络（平面） 组成：输入层、…
import tensorflow as tf import numpy as np import os os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “-1” print(tf.__version__) print(tf.test.is_gpu_available()) from tensorflow.examples.…
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/bcdfb73c/，欢迎阅读最新内容！ tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model Part 1: install and configure tensorrt 4 on ubuntu 16.04 Part 2: t…
笔者写这篇目的:一是为了笔者方便查阅，二是希望新手能够少走弯路。转载请标注：https://i.cnblogs.com/EditArticles.aspx?opt=1 1.下载python3.6 官网https://www.python.org/ 点击download，下载不同版本的python （注：tensorflow 只支持python3…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫