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关键词denoising algorithms

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快速、非局部和神经网络：图像去噪的轻量高质量解决方案
通过将非局部算法与轻量级残差卷积神经网络相结合，提出了一个解决方案，充分发挥了两种模型的优势，将计算要求降至最低，并在图像去噪中表现出色。
PDF4 months ago
基于可解释人工智能特征保持损失的医学图像去噪
提出了一种新的医学图像去噪方法，该方法不仅能有效去除各种类型的噪声，还能在整个过程中保持关键的医学特征。通过梯度上升的可解释人工智能方法设计了一种特征保留损失函数，实验证明我们的方法在去噪性能、模型可解释性和泛化能力方面具有显著优势。
PDF8 months ago
EMNLP金：全球和局部感知的常识知识图噪声检测框架
通过引入实体语义信息、全局规则和本地结构信息，我们提出了 Gold（全局和局部感知去噪）框架，用于在大规模语义覆盖范围下构建常识知识图谱。实验结果表明，Gold 在合成噪声常识知识图谱基准任务中优于所有基准方法，此外，我们展示了对真实世界常
PDF9 months ago
对话中的噪音来源及其处理方法
本文提出了一种针对会话设置的数据清洗算法，通过构建一些噪音分类法，并在多个实验中展示不同模型在遇到不同噪音时的表现，我们的研究发现，尽管现有的去噪声算法能够很好地解决标签错误问题，但是对话式噪音对模型的表现有着负面影响。
PDF2 years ago
用于真实图片降噪的选择性残差 M-Net
本文介绍了一种基于 U-Net 模型结构并采用选择性核和残差块来实现多尺度语义信息丰富的盲实际图像降噪网络（SRMNet），在两个合成和两个真实噪声数据集上具有竞争性的性能结果。
PDF2 years ago
ACL清洗或标注：如何使用有限的数据采集预算
本文提出了一种通过在注释过程中专门清理高概率错误样本的方法，以优化注释过程，并在三种模型变化和四个自然语言处理任务上进行的实验证明，该方法在分配相同的有限注释预算时优于聚合注释和高级去噪方法。
PDF3 years ago
CVPR一种具有真实荧光显微镜图像的泊松 - 高斯去噪数据集
本研究构建了 Fluorescence Microscopy Denoising (FMD) 数据集，并采用该数据集对 10 种代表性降噪算法进行了基准测试，结果表明深度学习方法具有最佳性能。该数据集是用于泊松高斯噪声去噪目的下的第一个真实
PDF6 years ago
即插即用式不需优化的基于一致性平衡的重建方法
Consensus Equilibrium provides a new framework to fuse a variety of physical sensor models and denoising algorithms with
PDF7 years ago
机不可失，时不再来：通过去噪正则化（Denoising Regularization，RED）
提出了一种名为 Regularization by Denoising (RED) 的基于去噪算法的正则化框架，通过显式的图像自适应基于 Laplacian 的正则化函数，可以非常有效地处理一般性逆问题，同时可以灵活地选择迭代优化过程，测试
PDF8 years ago
RENOIR - 用于真实低光图像降噪的数据集
该论文介绍了一个包含自然噪声的彩色图像数据集，并提出了一种噪声估计方法，然后使用这个数据集对六种去噪算法进行了评估，结果表明 MLP、Bilevel-MRF 和软阈值 NL-means 在这个数据集上超越了 BM3D。
PDF10 years ago