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ResPr-UNet-3D去噪高效管道TF-keras：3D图像降噪使用改进的U-Net架构，可利用先前的图像。 使用基于keras和tf.data.Dataset API的高效张量流管道训练模型-源码
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文件大小: 5mb
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上传时间: 2021-02-25
详细说明：ResPr-UNet-3D去噪高效管道-TF-keras
该存储库包含该论文的数据，代码和结果。带有3D图像降噪Proc的图像优先残差U-Net网络。 欧元。 信号处理。 Conf。 EUSIPCO，第1264-1268页，2020年。（hal-02500664）
我们提出了一种改进的U-Net架构（ResPrU-Net），该架构利用先前的图像进行3D图像降噪。 先前的图像与输入串联在一起，并通过剩余连接连接到输出，如下图所示
ResPrU-Net背后的思想基于先前提出的变分方法SPADE（JFPJ Abascal等人，基于稀疏和先验的3D图像去噪方法，Proc.Eur.Signal Process.Conf.EUSIPCO，2019，hal-02056591）。 在这项工作中，我们将利用先验图像的思想扩展到学习方法。 SPADE是对TV方法的一种修改，其中包括可增强对先前图像的稀疏
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