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DnCNN-pytorch.zip_DNCNN_DnCNN_pytorch_dncnn_pyto

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简介：
该资源DnCNN-pytorch.zip包含了使用PyTorch实现的DnCNN代码，适用于图像去噪任务。DnCNN是一种深层卷积神经网络模型。下载后可直接运行实验或参考代码进行相关研究。 DnCNN 使用 PyTorch 实现。

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  • DnCNN-pytorch.zip_DNCNN_DnCNN_pytorch_dncnn_pyto
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    该资源DnCNN-pytorch.zip包含了使用PyTorch实现的DnCNN代码，适用于图像去噪任务。DnCNN是一种深层卷积神经网络模型。下载后可直接运行实验或参考代码进行相关研究。 DnCNN 使用 PyTorch 实现。
     
  • DnCNN-PyTorch-DnCNN去噪_DNCCN_去噪_
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    DnCNN-PyTorch是基于深度学习的图像去噪库，采用DnCNN算法有效去除图像噪声，适用于多种应用场景。 2017年CVPR的盲高斯去噪代码包含详细注释。
     
  • DnCNN-Keras
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    DnCNN-Keras是一个基于Keras框架实现的深度学习模型，主要用于图像去噪领域，通过卷积神经网络有效去除噪声，提升图像质量。 DnCNN-keras 的论文的Keras实现依赖于以下库： - TensorFlow - Keras 2 - NumPy - OpenCV 准备训练数据： ``` $ python data.py ``` 干净的补丁是从“data/Train400”中提取，并保存在“data/npy_data”中。 训练模型： ``` $ python main.py ``` 训练好的模型将保存在“snapshot”文件夹中。 测试步骤： ``` $ python main.py --only_test True --pretrain path of saved model ``` 噪声和去噪后的图像会保存在“snapshot”文件夹中。 结果展示： 高斯去噪：BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 | 噪声等级 | BM3D | 神经网络 | DnCNN-keras | |---------|-----------|----------|------------| | 25 | 28.57 | 29.23 | 29.21 | 表格展示了不同方法在特定噪声级别下的PSNR值。
     
  • Matlab去噪代码-DnCNN-Pytorch：PyTorch下的DnCNN实现
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    本项目是基于PyTorch框架实现的一种深度学习模型DnCNN的代码库，专门用于图像去噪处理。它是原版Matlab DnCNN算法的一个移植版本。 使用MATLAB的DnCNN去噪代码以及基于Pytorch的工具可以运行此Python3代码，所需依赖项包括scipy、numpy、scikit-image、PIL、h5py和pytorch>=0.4。生成训练数据需要执行generate_data.py脚本，并可能需调整训练数据集路径设置。根据作者信息提示，在生成的数据集中存在一些空白（零）值。 为了构建模型，运行train_DnCNN.py以使用自定义函数创建的训练数据进行DnCNN-S-Re1531.07、BM3D等方法在高斯噪声BSD68测试集上的平均PSNR(dB)结果比较。对于验证模型效果，请执行ValidateResult_DnCNN.py，同时可能需要调整测试集路径与文件类型设置。 我的研究工作仅关注降噪技术的应用，在噪音等级为25和28.57的条件下，DnCNN-S-Re1531方法分别取得了特定PSNR值。
     
  • 基于TensorFlow的DnCNN去噪代码-Matlab&DnCNN(tensorflow)
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    本项目提供了一个基于TensorFlow实现的DnCNN图像去噪模型，同时附带了Matlab版本的代码和相关文档。用户可以通过该项目轻松地应用深度学习技术进行图像降噪处理。 去噪声代码matlab实现DnCNN-张量流基于tensorflow-1.8的版本。运行此代码需要Python3环境，并且安装以下依赖项：scipy、numpy、tensorflow-gpu、scikit-image、pillow以及h5py。 生成训练数据可使用generate_data.py脚本，但您可能需要调整训练数据集路径。根据作者提供的信息，在所生成的训练数据集中存在一些空白（零）值的数据。 进行模型训练时，请运行train_DnCNN.py文件；测试阶段则需执行Validate_DnCNN.py，并适当修改您的测试集路径和文件类型设置，尽管我通过matlab创建了用于与其它方法对比的测试集。 在我的研究工作中，仅使用了一种去噪技术。在BSD68数据集上对不同降噪算法进行了比较并记录平均PSNR（dB）结果如下： | 噪音等级 | BM3D | Wiener | NL-means | MLP | TNRD | DnCNN-S-Re | |---------|------|--------|----------|------|--------|------------| | 15 | 31.07| 31.24 | -- | -- | 31.24 | 31.61 | | 25 | 28.57| 28.96 | -- | -- | 28.74 | 29.16 | 对于噪声等级为50的情况，原文中未提供具体数值。
     
  • DnCNN-master（ZIP文件）
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    DnCNN-master是一个用于图像去噪任务的深度学习模型代码库。通过卷积神经网络架构，有效减少噪声，提高图像质量，适用于多种计算机视觉应用。 基于深度学习的去噪方法的相关代码可以运行。
     
  • DnCNN with Code for Image Denoising
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    本文介绍了一种基于DnCNN算法的图像去噪方法，并提供了相应的代码实现。该方法能有效降低噪声，提高图像质量。 《Beyond a Gaussian Denoiser：基于深度CNN的残差学习图像去噪》原文章及作者GitHub主页包含了详细的文章解读与代码。
     
  • 基于Tensorflow的DnCNN实现
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    本项目采用TensorFlow框架实现了DnCNN模型，专注于图像去噪领域。通过深度卷积神经网络结构，有效降低图像噪声，提升图像质量。 Denoise Convolutional Neural Network的基于Python的代码实现。
     
  • 基于PyTorch的DnCNN图像去噪代码实现及扩展，包括DnCNN-B/CDnCNN-B与DnCNN-3模型的训练与测试
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    本项目基于PyTorch实现了DnCNN、DnCNN-B、CDnCNN-B和DnCNN-3四种模型的图像去噪代码，并提供了详细的训练及测试流程。 资源配套文章提供了详细的项目介绍。 文件结构如下： - data：存放训练集和测试集的文件夹。 - models：用于存储经过训练后的模型的文件夹。 - results（可选）：用于保存去噪结果的文件夹。 - data_generator.py：生成数据集，包括切块处理及转换成Tensor的操作。 - main_test.py：在测试集中运行模型，并输出去噪图像以及计算平均PSNR和SSIM值。 - main_train.py：训练DnCNN模型。 使用步骤： 1. 将所需的数据集放置于对应的文件夹中； 2. 运行main_train.py以开始训练过程； 3. 通过执行main_test.py来测试模型效果。 若要训练或测试不同的模型，请调整相应的参数。无论是Windows还是Linux操作系统，建议直接修改parser的默认值为所需的设置后再运行程序，避免因命令输入错误导致的问题出现。 补充说明： 1. 资源中包含完整的代码和预训练好的权重文件，性能接近于论文中的描述。 2. 通过更改路径及参数可以使用自己的图像数据集进行模型训练。 3. 实现了论文中几乎所有的图表内容，相当于完整地复现了一次整个研究工作。
     
  • 基于PyTorch的DnCNN图像去噪实现
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    本项目利用深度学习框架PyTorch实现了DnCNN算法，专注于去除图像噪声，提升了图像清晰度和质量。 在图像处理领域，去噪是一个关键步骤，旨在消除噪声以提高图像质量，并为后续分析提供支持。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，在各种图像处理任务中广泛应用，包括图像去噪。本段落将详细介绍如何使用PyTorch来实现DnCNN（Deep Convolutional Neural Network for Image Denoising）模型。 王博等人于2017年提出DnCNN，该网络利用卷积神经网络的特性学习噪声统计特征，并进行高效去除噪声处理。其核心在于采用残差学习框架，直接让网络学习输入图像与干净图像之间的差异，简化了去噪过程并提升了效果。 接下来我们来看一下DnCNN的具体结构：通常情况下，它包含多个交替排列的卷积层和批量归一化层以提取特征及去除噪声。每个卷积层都负责通过一组滤波器捕捉不同频率下的噪声模式；而批量归一化则有助于加速训练过程并提高模型泛化能力。此外，跳跃连接将原始输入直接传递到输出端，这在一定程度上解决了梯度消失问题，并使得网络能够更有效地学习深层特征。 使用PyTorch复现DnCNN时，请按照以下步骤操作： 1. **环境搭建**：确保安装了必要的库如PyTorch、torchvision和numpy等。 2. **数据预处理**：准备噪声图像集，可以对干净的原始图片添加不同类型的噪音（例如高斯或椒盐），然后将这些带有噪音的图与相应的无噪图配对起来作为训练样本。 3. **定义模型**：基于DnCNN的设计思路编写代码，在PyTorch框架下创建卷积层、批量归一化以及跳跃连接。可以构建一个名为`DnCNN`的类，其中包含上述组件。 4. **损失函数选择**：根据问题需求选取适当的评估标准，比如均方误差或结构相似性指数等作为优化目标。 5. **训练模型**：利用SGD或者Adam这类优化器调整网络参数，并通过最小化选定的目标函数来进行迭代学习。设定合理的批次大小、速率以及轮次数。 6. **性能评测与测试集验证**：在独立的评估和测试数据集上对所构建的去噪模型进行效果检验，观察其表现如何。 7. **保存并部署应用**：将训练完成后的DnCNN模型存储起来供未来使用。 通过学习和理解这些资料文件中的实现细节以及PyTorch的具体操作方法，不仅可以掌握图像去噪技术的应用技巧，还能进一步深化对深度神经网络的理解，并为解决其他类型的图像处理挑战奠定基础。