Noisier2噪音 swMATH ID: 47048 软件作者： Nick Moran；丹·施密特（Dan Schmidt）；钟瑜；帕特里克·考迪 描述： 噪声2噪声：学习从未配对的噪声数据中去噪。我们提出了一种方法，用于训练神经网络来执行图像去噪，而无需访问干净的训练示例或成对的噪声训练示例。我们的方法只需要每个训练示例的单一噪声实现和噪声分布的统计模型，并且适用于各种噪声模型，包括空间结构噪声。我们的模型产生的结果与其他需要更丰富训练数据的学习方法相比具有竞争力，并且优于传统的非学习去噪方法。我们对任意加性噪声的方法进行了推导，对高斯加性噪声进行了改进，并对乘法贝努利噪声进行了扩展。 主页： https://arxiv.org/abs/1910.11908 源代码： https://github.com/melobron/Noisier2噪音 依赖项： 蟒蛇 关键词： 图像和视频处理;arXiv_eess（_E）。四、;计算机视觉;模式识别;arXiv_cs。个人简历 相关软件： ViT公司;自我2自我;掌中宽带;噪音2噪音;噪音2无效;噪音2自身;ImageNet公司;张紧器2传感器;SGDR公司;SimCSE公司;N2D气体;DeCLUTR公司;SwAV软件;时尚-MNIST;SimCLR公司;UMAP公司;亚当;PyTorch公司;CIFAR公司;BSDS公司 引用于： 2文件 全部的 前5名11位作者引用 1 迈克尔·埃拉德 1 高福美·卡纳莫里 1 巴哈亚特·卡瓦尔 1 中川，Takumi 1 萨纳达，尤塔罗 1 高崎县 1 格雷戈里·瓦克斯曼 1 Yuichiro Wada 1 Hiroki Waida先生 1 Tomonori山田 1 张玉辉 2篇连载文章中引用 1 神经网络 1 SIAM成像科学杂志 在3个字段中引用 2 计算机科学（68至XX） 1 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学（91-XX） 1 信息与通信理论、电路（94-XX） 按年份列出的引文