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...
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...
1.一个小而快的模型,可以尽可能地减少单帧实时因素(real-time-factor,RTF),同时保持与最先进的深度学习网络竞争的性能,2.一个可以同时执行去噪和去干扰的模型。 为了解决第一个问题,我们旨在改进一个流行的神经结构--U-Net[1],它已被证明在语音增强任务中具有卓越的性能[2, 3, 4]。以前在声源分离应用中...
可以结合使用以提高性能;2)DRUNet和SwinIR采用了截然不同的网络架构设计,但却取得了非常好的去噪性能,因此本文推出了一个Swin-conv 模块,将残差卷积层的局部建模能力和Swin转换器模块的非局部建模能力结合起来,并将其作为主要构建模块插入UNet 架构。
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
Motivation:对真实世界噪声建模依然困难,尝试解决真实图像盲去噪问题。Idea:提出SCUNet,使用swin-conv块提升局部建模能力,使用swin transformer块提升非局部建模能力,将结构集成到UNet中,设计噪声退化模型,模拟真实噪声,合成训练图像对。 Method 网络结构:头尾3×3Conv,中间UNet,基本结构为SC block。SC block中头尾两个1...
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...
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 2. train ...
Unet实现对数据集进行图片重建和去噪Le**go 上传 数据集 unet Image_denoising_using_UNET 本教程包括使用Unet架构的图像去噪技术。 所以这里我用两种类型的噪声来训练模型,一种是泊松噪声,另一种是散斑噪声(伽玛分布)。 数据是由我生成的。 在训练模型后,我发现当将干净图像与带噪图像和预测图像进行比较时,PSNR...