noise_flow:噪音流

噪声流-用于图像噪声建模和合成的归一化流模型 该存储库提供了用于训练和测试用于图像噪声建模和合成的“噪声流”模型的代码，如本文所述： 与其他噪声生成方法（即AWGN和依赖信号的噪声）相比，它还提供了用于使用噪声流作为噪声生成器来训练和测试基于CNN的图像降噪器（DnCNN）的代码。 所需的库 Python（适用于3.6） TensorFlow（适用于1.12.0） TensorFlow概率（经0.5.0测试） 尽管未经测试，但该代码可能与指定版本以外的其他库版本一起使用。 所需数据集 建议使用中等大小的SIDD来训练噪声流： 该代码检查并下载SIDD_Medium_Raw如果不存在）。 培训/测试/抽样 首先运行job_noise_flow.sh 它包含一组用于训练不同模型的示例（如本文所述），并且可以选择同时执行测试和采样。 重要参数 --sidd_path ：SIDD数据集