◆◆◆◆ 小生命降生(3) ◆◆◆◆

【ICML 2018】Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data

本文将基本的统计推理用于通过机器学习进行信号重建——将损坏的观察映射到干净的信号，并得出了一个简单而强大的结论：可以只通过带噪图像来学习恢复图像，在性能上甚至有时超过使用干净的数据训练的模型，而无需明确的图像先验或噪声的概率模型。在实践中，作者证明了一个单一的模型可以仅基于噪声数据学习图像的噪声去除，去噪合成蒙特卡罗图像，并重建欠采样的 MRI 扫描——所有这些都被不同的过程破坏（加噪）。从损坏或不完整测量的信号中进行重建是统计数据分析的一个重要子领域。

【图像去噪】论文精读：Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data（N2N）

论文题目：Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data —— Noise2Noise：在没有干净数据的情况下学习图像恢复ICML 2018！无监督图像去噪！我们将基本统计推理应用于机器学习的信号重建——学习将损坏的观察映射到干净的信号——具有简单而强大的结论：可以通过仅查看损坏的示例、性能有时超过使用干净数据进行训练来学习恢复图像，而无需明确的图像先验或损坏的可能性模型。

Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean D

作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 图像处理中噪声是一个重要因素。图像中含有的噪声会干扰图像的重建过程，从而影响图像质量。现有的方法通常都需要高质量的训练样本才能准确地恢复图像中的噪声。然而，生成真实且无噪声的数据非常困难。在这项工作中，我们提出了一个新颖的网络体系结构——Noise2Noise，它

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