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△ Noise2Noise:我有特殊的降噪技巧

如今,会去噪的神经网络,早已算不上罕有物种。

不过,英伟达的Noise2Noise,和普通的降噪AI还是有些不一样。

从没见过干净图片英伟达的AI就学会了去噪大年夜法还能清弹幕

一样平常演习去噪技能,就须要给神经网络,喂食成双成对的图像。

一张清晰,一张噪点满满。
AI会在大量的比拟中,习得去除噪音的方法。

但Noise2Noise的食谱里,没有清晰的图,只有孤单的满是噪音的图像。

即便如此,演习完成的AI依然能够理解,若何的图像才是干净的,并以毫秒级的速率去噪。

这样的学习能力,被ICML 2018选中了。

脑补清晰的旗子暗记

Noise2Noise,是英伟达和阿尔托大学,以及麻省理工 (MIT) 共同的作品。

既然,没有清亮与浑浊相互对照,神经网络就要学习,直接把自己不雅观察到的、充满噪点的景象,和素未谋面的、清晰的旗子暗记,建立联系 (mapping) 。

听上去可能有些匪夷所思,不过演习好的AI,只要不雅观察图像两次,便可以轻松处理各种各样的噪音。

文章开头有泊松噪音的栗子,上图则是高斯噪音。

还有一种叫做脉冲噪音的怪兽,看上去很厉害,但瞬间就被脱了皮——

其余,打消弹幕虽然不像个有用的功能,但要还原被笔墨挡住的画面,也并不随意马虎。

但Noise2Noise的疗效依然显著。

连白色建筑物的纹理,都不太看得出润色过的痕迹。

这些都是,用ImageNet数据集里的50,000幅图像,演习的结果。

有关键用场 · 传送门

如果,清弹幕的事情,不必劳动神经网络的大驾,那么处理医学影像,该当算得上主要的运用处景了。

头部核磁检讨的去噪结果,或容许以帮助医学事情者,做出更有效的诊断。

觉得有用的各位,请前往以下地址查看论文:

https://arxiv.org/pdf/1803.04189.pdf