田春伟，徐永，李作勇，左望萌，费伦和刘宏的Atent-guided CNN for图像降噪（ADNet）由神经网络（IF：5.535）于2020年发布（ ），并由Pytorch实现。
这篇论文被推到了Nueral Networks的主页上。 此外，微信公众号还在和 。
本文是第一篇通过深度网络属性解决复杂背景图像降噪的论文。
抽象
深度卷积神经网络（CNN）在低级计算机视觉中引起了相当大的兴趣。 研究通常致力于通过非常深的CNN来提高性能。 但是，随着深度的增加，浅层对深层的影响会减弱。 受这一事实的启发，我们提出了一种注意力导向的去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块（SB），特征增强块（FEB），注意块（AB）和重构块（RB）图像降噪。 具体而言，SB通过使用膨胀的和普通的卷积来去除噪声，从而在性能和效率之间进行权衡。 FEB通过很长的路途整合了全球和局部特征信息，以增强去噪
2022-01-11 10:10:49
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2021-12-21 12:41:08
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这是一个有关于基于深度学习的图相匹配，采用深度学习的训练进行图像匹配训练
2021-09-28 14:06:04
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤
1.读取图片文件
2.产生用于训练的批次
3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）
4.训练
1 读取图片文件
def get_files(filename):
class_train = []
label_train = []
for train_class in os.listdir(filename):
for pic in os.listdir(filename+train_class):
class_train.append(filename+train_class+'/'+pic)
la
2021-09-24 20:52:07
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