十小大
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【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）

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本文亮点：

  • 跑通Learning to Translate Noise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得到去噪结果图像和评估指标PSNR/SSIM，与论文一致；
  • Learning to Translate Noise框架和损失函数详解，结构示意图与源码对应；

文章目录

  • 前言
  • 一、跑通代码 （Quick Start）
    • 1.1 数据集准备
    • 1.2 训练
    • 1.3 测试
  • 二、代码解析
    • NTNet
    • Loss
  • 三、总结与思考
    • 完整代码和训练好的模型权重文件下载链接

前言

论文题目：Learning to Translate Noise for Robust Image Denoising —— 学习翻译噪声的鲁棒图像去噪

论文

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