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1.为了是得到结果更公平,一般选择和主流方法一致训练集和测试集。因为DnCNN是深度学习在图像去噪第一篇,所以它是baseline。
不同条件下获得的训练集对结果会有一定影响。
原作者张凯大神已经在他的Github公布了matcovnet, pytorch的dncnn代码, 所以公布模型均能跑到他论文公布结果,我之前按照他的初试参数复现成功过。
在 2021-04-01 09:57:53,"JunrQ" ***@***.***> 写道:
感谢您的工作和分享的代码。
我刚开始了解去躁狂任务,想问一下训练集的选择和图片数对结果有影响吗?因为我注意到dncnn那篇工作使用了不同的训练集。
请问你复现成功了吗 我们可以交流一下吗
我的邮箱 ***@***.***
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感谢您的工作和分享的code。
我刚开始了解去躁任务,想问一下训练集的选择和图片数目对结果有影响吗?因为我注意到dncnn那篇工作使用了不同的训练集。
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