DnCNN模型在PyTorch框架下的实现代码。

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简介：
该代码，名为matlabDnCNN，是基于PyTorch构建的工具，其运行依赖于Python 3及相关库，包括scipy、numpy、scikit-image、PIL、h5py和pytorch（版本0.4或更高）。为了生成训练数据，需要执行generate_data.py脚本，并且可能需要调整训练数据集的指定路径。根据作者的说明，生成的训练数据集中存在一些缺失值，即包含零。训练模型则通过“train_DnCNN.py”脚本完成，该脚本利用自定义函数生成的数据集进行模型训练。评估模型性能则使用ValidateResult_DnCNN.py脚本进行，该脚本需要修改测试集的路径和文件类型。尽管我先前使用MATLAB生成了测试集以进行对比实验，但在实际应用中，我仅选择并运用降噪方法。以下展示了在BSD68高斯去噪数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果：噪音等级对应BM3D无线网络锁相环MLP脑脊液TNRD神经网络神经网络DnCNN-S-Re的结果分别为1531.07, 13.37, 13.21, --, 31.24, 31.42, 31.73, 31.61, 31.75, 25, 28.57, 和 28。

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客服

Matlab去噪代码-DnCNN-Pytorch：PyTorch下的DnCNN实现

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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。

PyTorch基础模型的代码实现

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本项目专注于使用Python和深度学习框架PyTorch进行基础模型的构建与实践，适合初学者理解和掌握神经网络的基本原理及应用。有VGG、ResNet、GoogLeNet、MobileNet以及各种注意力机制变体的十余种完整实现。

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。

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