可以通过计算去噪或去水印后图像与干净图像之间的相似度指标(如PSNR、SSIM)来评估模型的性能。如果指标值越高,说明模型性能越好。 模型应用一旦训练并验证了Unet模型,我们就可以将其应用于新的文档图像去噪或去水印任务。将待处理的图像输入到训练好的Unet模型中,即可得到去噪或去水印后的图像。三、实践经验分享 数据质量至关重要:为了获得更
文档图像去噪和去水印是图像处理中的常见任务,对于后续的文档识别和内容提取至关重要。然而,由于文档图像的多样性和复杂性,去噪和去水印的实现并不容易。Unet是一种深度学习网络,具有良好的特征提取和图像分割能力,为解决这个问题提供了一种有效的工具。技术原理:Unet是一种编码器-解码器结构的深度学习网络,主要由下采...
Hyperspectral Image Denoising via Spatial-Spectral Recurrent Transformer 方法:论文提出了一种基于SSRT块的UNet架构(SSRT-UNet),用于高光谱图像去噪。通过在SSRT块中联合利用非局部空间自相似性和全局光谱相关性,并借助RNN和Transformer的结合,该方法能够有效处理任意数量波段的高光谱图像,显著提升了去噪性能。 创新点: ...
方法:论文提出了一种基于SSRT块的UNet架构(SSRT-UNet),用于高光谱图像去噪。通过在SSRT块中联合利用非局部空间自相似性和全局光谱相关性,并借助RNN和Transformer的结合,该方法能够有效处理任意数量波段的高光谱图像,显著提升了去噪性能。 创新点: 提出SSRT块,整合非局部空间自相似性和全局光谱相关性,通过分支交互提升...
7. 调用Unet去噪 8. Unet 在SD中的用途 9. 总结 1. 引言 这是我关于StableDiffusion学习系列的第四篇文章,如果之前的文章你还没有阅读,强烈推荐大家翻看前篇内容。在本文中,我们将学习构成StableDiffusion的第三个基础组件基于Unet的扩散模型,并针该组件的功能进行详细的阐述。 闲话少说,我们直接开始吧! 2. 概...
近年来,利用深度神经网络解决图像去噪问题的热潮方兴未艾,但现有方法大多依赖于简单的噪声假设,如加性高斯白噪声(AWGN)、JPEG压缩噪声和相机传感器噪声等,而针对真实图像的通用盲去噪方法仍未出现。苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队试图从网络架构设计和训练数据合成的角度来解决这一问题。具体而言,在网络架构设计方...
UNet是一种用于图像分割的深度学习网络架构,但也可以用于图像修复和去噪。利用UNet进行图像修复和去噪的潜力包括以下几点: 结构优势:UNet具有编码器-解码器结构,可以捕捉图像的上下文信息并进行高效的图像恢复。这种结构使得UNet在处理图像修复和去噪任务时表现优秀。
前段时间参加了中兴的图像去噪比赛,只跑通了官方提供的baseline,自己训练网络之后发现根本无法使用,因此自己重新尝试从头跑一次流程,慢慢学习一下CV && 去噪方面的知识 系统搭建 数据集使用CIFAR10,并使用高斯模糊构建自定义数据集 Unet网络使用中兴提供的代码
Unet实现文档图像去噪、去水印 requirement torch 1.2.0 torchvision 0.4.0 opencv-python 4.1.0.25 numpy 1.16.2 代码 以及运行教程 获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复去噪即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech usage 1. dataset 下载链接:denoising-dirty-documents数据集 提取码:d8l7...
U-Net是一种常用于图像分割和去噪的卷积神经网络架构。 python class UNet(nn.Module): def __init__(self): super(UNet, self).__init__() self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(), nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1), nn.ReL...