Chaos-xBug / gitalk

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基于像素点分类优化DnCNN | Clerk.Max(well); #92

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https://lht.wiki/20221016-img-report/

概述对DnCNN算法进行优化DnCNN算法基于残差思想进行降噪,那么利用手工方法将“大概率噪声”“大概率非噪声”“其他”分类后进行训练,可能会有更好的效果 分析原先拟通过修改loss函数的方式来完成上述过程,但实际上DnCNN的loss函数直接调用了pytorch的mse方法,如下: 1torch.nn.functional.mse_loss(input, target, size_average