ResPr-UNet-3D去噪高效管道TF-keras:3D图像降噪使用改进的U-Net架构,可利用先前的图像。 使用基于keras和tf.data.Dataset API的高效张量流管道训练模型-源码

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ResPr-UNet-3D去噪高效管道-TF-keras 该存储库包含该论文的数据,代码和结果。带有3D图像降噪Proc的图像优先残差U-Net网络。 欧元。 信号处理。 Conf。 EUSIPCO,第1264-1268页,2020年。(hal-02500664) 我们提出了一种改进的U-Net架构(ResPrU-Net),该架构利用先前的图像进行3D图像降噪。 先前的图像与输入串联在一起,并通过剩余连接连接到输出,如下图所示 ResPrU-Net背后的思想基于先前提出的变分方法SPADE(JFPJ Abascal等人,基于稀疏和先验的3D图像去噪方法,Proc.Eur.Signal Process.Conf.EUSIPCO,2019,hal-02056591)。 在这项工作中,我们将利用先验图像的思想扩展到学习方法。 SPADE是对TV方法的一种修改,其中包括可增强对先前图像的稀疏

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