# 图像去噪RIDNet复现
## 项目资源对应文章
对应的论文精读:[【图像去噪】论文精读:Real Image Denoising with Feature Attention(RIDNet)-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/141261836)
对应的论文复现:[【图像去噪】论文复现:适合新手小白的Pytorch版本RIDNet复现!-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/141284977)
## 使用方法
同CBDNet的复现:[【图像去噪】论文复现:适合新手小白的Pytorch版本CBDNet复现!轻松跑通训练和测试代码!简单修改路径即可训练自己的数据集!代码详细注释!数据处理、模型训练和验证、推理测试全流程讲解!-CSDN博客](https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/141191222)
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资源配套文章:https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/141284977 项目文件说明: data:测试单张图像文件夹 datasets:数据集所在文件夹 weights:训练模型保存位置 loader.py:封装数据集 predict.py:测试单张图像去噪视觉效果 RIDNet.py:RIDNet模型实现 test_benchmark.py:计算测试集PSNR/SSIM,保存测试集图像去噪结果 test_noise.py:测试图像加噪效果 train.py:训练RIDNet utils.py:工具类脚本,包含一些图像操作 使用方式:见下面的readme.md
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RIDNet-pytorch-master.zip (20个子文件)
RIDNet-pytorch-master
utils.py 1KB
loader.py 3KB
weights
checkpoint.pth.tar 17.28MB
data
Audrey_Hepburn_RIDNet_denoising.png 437KB
Audrey_Hepburn.jpg 30KB
predict.py 1KB
readme.md 1KB
.idea
workspace.xml 2KB
misc.xml 266B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 301B
.gitignore 50B
RIDNet-pytorch-master.iml 316B
datasets
test_benchmark.py 5KB
RIDNet.py 5KB
train.py 3KB
__pycache__
loader.cpython-38.pyc 3KB
utils.cpython-38.pyc 2KB
RIDNet.cpython-38.pyc 4KB
test_noise.py 3KB
共 20 条
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资源评论
- xiangtsankan2024-09-29下载源码都要30多元,别的课程都会送源码,二次消费,吃相有点难看!!!!,希望能跑通代码
- yizhiqianxing2024-09-28资源很赞,希望多一些这类资源。
- 2401_874566392024-11-21发现一个宝藏资源,资源有很高的参考价值,赶紧学起来~
十小大
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