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DnCNN-keras 的论文的keras实现 依存关系 tensorflow keras2 numpy opencv 准备火车数据 $ python data.py 干净的补丁程序是从“ data / Train400”中提取的,并保存在“ data / npy_data”中。 火车 $ python main.py 训练有素的模型将保存在“快照”中。 测试 $ python main.py --only_test True --pretrain 'path of saved model' 噪点和去噪图像保存在“快照”中。 结果 高斯去噪 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR(dB)结果。 噪音等级 BM3D 神经网络 DnCNN-keras 25 28.57 29.23 29.21
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