# denoising

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[CodeExecution] DMRDenoise Pre-trained model

본 글은 https://github.com/luost26/DMRDenoise 에 업로드 되어있는 DMRDenoise의 Pre-trained model을 직접 실행해보고 결과값을 검증해보는 과정이 기록되어 있는 글입니다.

1일 전
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[논문리뷰] Multi-Temporal Recurrent Neural Networks For Progressive Non-Uniform Single Image Deblurring With Incremental Temporal Training

안녕하세요. 밍기뉴와제제입니다. 이번에 리뷰할 논문은 Multi-Temporal(MT) approach를 이용한 디노이징을 구현한 MT-RNN에 관한 논문입니다.

2022년 1월 3일
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[Computer Vision] DnCNN

"Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising"

2021년 6월 24일
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[논문] Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution (EDSR)

오늘 리뷰할 논문은 'Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution'이다. 이 논문에서는 enhanced deep super-resolution network(EDSR)을 이용해 당시 sota m

2021년 4월 14일
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[논문] Low-Dose CT With a Residual Encoder-Decoder Convolutional Neural Network (RED-CNN)

오늘 리뷰할 논문은 'Low-Dose CT With a Residual Encoder-Decoder Convolutional Neural Network'이다.이 논문에서는 low-dose CT imaging을 위해 autoencoder, deconvolution net

2021년 3월 26일
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[논문] Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising (DnCNN)

이번에 리뷰할 논문은 'Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising'이다.Image denoising의 목표는 noisy observation(y)에서 clean image(

2021년 3월 19일
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[논문] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

오늘 리뷰해볼 논문은 'U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Iamge Segmentation'이다.Deep Network를 학습시킬 때는 많은 양의 training samples가 필요하다. 이 논문에서는 data augme

2021년 2월 14일
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