爽翻一整天猫和老鼠《汤姆与杰瑞》
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最近，自监督神经网络显示出出色的图像去噪性能。然而，当前的无数据集方法要么计算量大，需要噪声模型，要么图像质量不足。在这项工作中，我们展示了一个简单的 2 层网络，无需任何训练数据或噪声分布知识，就可以以较低的计算成本实现高质量的图像去噪。我们的方法受到 Noise2Noise 和 Neighbor2Neighbor 的启发，并且适用于逐像素独立噪声的去噪。我们对人工、真实世界相机和显微镜噪声的实验表明，我们称为 ZS-N2N（零散粒噪声2噪声）的方法通常以更低的成本优于现有的无数据集方法，使其适用于数据可用性稀缺且受限的用例计算资源。可以在下面找到我们的实现演示，包括我们的代码和超参数。
论文标题：Zero-Shot Noise2Noise: Efficient Image Denoising without any Data
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2303.11253.pdf
论文代码：https://colab.research.google.com/drive/1i82nyizTdszyHkaHBuKPbWnTzao8HF9b?usp=sharing
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