1、Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising摘要图像去噪的判别模型学习（良好的去噪性能）近来备受关注。在本文中，我们通过研究前馈去噪卷积神经网络 (DnCNN) 以拥抱非常深的架构（17层）、学习算法和正则化方法进入图像去噪。具体来说，残差学习和批量归一化用于加速训练过程以及提高去噪性
#深度学习图像去噪发展概述由于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别等领域取得了较好的成果，近年来，基于深度学习的图像去噪方法也被提出并得到了发展。2008年，Viren Jain等提出用CNN处理自然图像的去噪问题[21]，得到了与常规方法（如小波变换和马尔可夫随机场）相近或更优的结果。并说明了特定形式的CNN可以被视为图像去噪的马尔可夫模型推断的结果的一种近似，但是神经网络模型可以避
近年来，许多研究表明，深度神经网络(DNN)分类器可能会被对抗性示例所欺骗，这种对抗性示例是通过对原始样本引入一些扰动来设计的。据此，提出了一些强大的防御技术。然而，现有的防御技术往往需要修改目标模型或依赖于攻击的先验知识。在本文中，我们提出了一种直接的方法来检测对抗图像的例子，它可以直接部署到现成的DNN模型未经修改。我们把对图像的扰动看作是一种噪声，并引入标量量化和平滑空间滤波两种经典的图像处
目录Background DnCNNFFDNetCBDNetSRMDTheory图片的噪声模型退化参数模型Dimensionality Stretching（维度拉伸）维度拉伸的实现细节SRMD网络结构Reference Background DnCNN使用了Batch Normalization和Residual Learning加速训练过程和提升去噪性
⭕⭕ 目 录 ⭕⭕✳️ 一、引言✳️ 二、网络结构✳️ 三、实验结果✳️ 3.1 数据集与网络训练✳️ 3.2 卷积神经网络去噪实验✳️ 3.3 基于BM3D的对比实验✳️ 四、参考文献✳️ 五、Matlab代码获取 ✳️ 一、引言图像去噪在底层视觉中的重要性可以从多方面体现出来。首先，噪声在图像获取过程中是不可避免的，它会严重降低获取图像的视觉质量。在各种图像处理和计算机视觉任务中，从观测到的
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2023-05-23 18:05:14
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该文章主要工作如下： 1.使用神经网络，直接在小波域内学习条纹噪声的特征，使之能够根据精确的和自适应的估计噪声的强弱和分布。 2.提出了一种directional regularizer（我在这里叫做定向正则化，是一个损失函数），能够避免模型产生不规则的条纹，以及将条纹噪声和图像中的细节更准确的分开。 3.利用小波分解将图像转换成四个小波子带。每个子带都代表着图像中的某一种特征。有利于提高计算效率
1. 项目介绍1.1 项目的背景该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法(均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D)作为对照组。1.2 噪声强度和类型项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。1.3 评价指标图像去噪后，如何评估算法去噪
摘要最近的研究发现，图神经网络（GNN）容易受到对抗攻击。通过对原始图做修改，可以使得GNN最后得到错误的预测结果。GNN的这种脆弱性使得很多对于安全性要求很高的应用场景都开始产生担忧，很多人也开始在这个方面做研究。所以很有必要对已有的图对抗攻击做一个overview，并且采取一定的对抗手段。在本文中，作者对已有的攻击和防御做了分类，并且总结了相关的state-of-art方法。Introduct
一、GAN对抗生成神经网络简介GAN全名是Generative Adversarial Nets，中文名叫对抗生成神经网络，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661v1.pdf。于2014年提出，其模型思想简单，一个生成器Generator生成虚假的数据，另外一个判别器Discriminator负责判断哪些是虚假的数据，哪些是真实的数据。GAN的用处很广，可以生成虚
不同的神经网络可以实现给图像去噪、去水印、消除马赛克等等功能，但我们能否让一个模型完成上述所有事？事实证明 AI 确实有这样的能力。来自 Skoltech、Yandex 和牛津大学的学者们提出了一种可以满足所有大胆想法的神经网络。事情是这样的：研究人员们让一个深度卷积网络去学习复制被破坏的图像(例如加入噪点的图像)，随后竟发现这个网络可以自行先学会如何重建图像。该研究的论文《Deep Image
生成式对抗网络（
GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种
深度学习模型，是近年来复杂分布上
无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相
博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和
总流程类似于帮助文档帮助文档图像回归 神经网络结构类似于Unet，由卷积、激活、池化、转置卷积、深度连接等layers组成 先准备好数据集，我上传在资源里，可下载 1.matlab自带的0-9手写数字，共10000张，为[28,28]单通道图像2.对应的对抗样本（加了干扰的图片）10000张（如何生成对抗样本可参照另一篇） 导入数据imds = imageDatastore('DigitDatas
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2023-08-08 16:27:57
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使用GNN的原因：图结构数据的表示一般是不规则，传统的CNN等模型无法直接运用在图数据上，所以需要在图上重新定义卷积操作。其中要着重考虑感受野如何定义，节点的顺序性如何定义，如何进行池化操作。具体有以下三点：CNN无法处理Non Euclidean Structure的数据，学术上的表达是传统的离散卷积在Non Euclidean Structure的数据上无法保持平移不变性。通俗理解就是在拓扑图
一、GAN介绍生成式对抗网络GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。它源于2014年发表的论文：《Generative Adversarial Nets》，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative
信号预处理为了对测量数据进行预处理，构建了一个全连接的前馈 NN 模型以将系统输入（即x 和 t）映射到其输出 u。图显示了用于去噪的 NN 模型的结构。它在输入层和输出层之间有五个隐藏层，神经元的数量分别为 50、100、500、100 和 50。该模型使用双曲正切激活函数（即 Tanh 函数）。建立均方误差 (MSE) 损失函数来评估测量和模型输出之间的差异。 Adam 优化器用于训练该模型，
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2023-08-12 20:58:59
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# 实现神经网络局部彩噪
## 简介
神经网络局部彩噪是一种在图像处理中常用的技术，其可以用于增加图像的细节和纹理，从而使图像看起来更加真实和具有层次感。本文将教会你如何实现神经网络局部彩噪。
## 流程概述
下面是实现神经网络局部彩噪的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库和模块 |
| 2 | 加载图像数据 |
| 3 | 构建神经网络
论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.02824原repo:https://github.com/TaoHuang2018/Neighbor2NeighborPaddle复现Repo:https://github.com/txyugood/Neighbor2Neighbor_Paddle1.简介近年来，由于神经网络的快速发展，图像降噪也从中获得了巨大的好处。然而，由于需要
去噪深度神经网络的代码生成 此文为转载 此示例使用：GPU Coder
GPU Coder Interface for Deep Learning Libraries
Image Processing Toolbox
Deep Learning Toolbox
View MATLAB Command此示例说明如何从 MATLAB® 代码生成 CUDA® MEX，以及如何使用去噪卷积神经网络
作者 | LucasCNN 扫盲：卷积神经网络解读及其 PyTorch 应用实现卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。基本结构包括输入层、卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer，也称为取样层)、全连接层及输出层。输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此
这篇是ACSAC上的一篇How to Prove Your Model Belongs to You: A Blind-Watermark based Framework to Protect Intellectual Property of DNN，这个blind的说法其实还是和之前讲的那片有点像的，目的其实都是减少加入扰动之后的samples和原来的samples之间的差别，这样的话，trig
