Noisy-As-Clean-TIP2020: PyTorch的“干净无噪音”代码

简介：
Clean and Noisy Code for TIP 2020是基于PyTorch实现的一系列高质量、简洁且易于理解的深度学习项目集合，旨在促进学术研究和实践应用。 为了在NAC论文中重现结果，请按照以下步骤操作： 1. 安装Python 3.6及matplotlib、scikit-image库。 2. 使用`python nac_resnet_on_set12.py`脚本同时训练和测试Set12数据集。 3. 在模型训练完成后，执行测试。如果您有预先训练好的模型，则可以在`test_nac_resnet_on_set12.py`中修改特定的设置来进行AWGN去噪在Set12上的测试。 4. 若要绘制消融研究中的图形，请使用提供的代码。 该代码主要由Yuan Huang编写，并且部分代码来自其他资源。