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【图像去噪】论文复现：大道至简！ZS-N2N的Pytorch源码复现，跑通源码，获得指标计算结果，补充保存去噪结果图像代码，代码实现与论文理论对应！

news 2026/5/20 23:44:05

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）

完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！

本文亮点：

  • 跑通ZS-N2N源码，获得指标计算结果，补充保存去噪结果图像代码；
  • 任意设备均可运行，ZS-N2N是极简结构，用cpu也能很快迭代完成；
  • 代码实现与论文理论对应，主要为下采样过程和损失函数定义；

文章目录

  • 前言
  • 一、跑通代码 （Quick Start）
    • 1.1 导入库
    • 1.2 输入图像
    • 1.3 ZS-N2N的模型结构
    • 1.4 下采样过程
    • 1.5 损失函数
    • 1.6 训练和测试
  • 二、代码解析
  • 三、总结与思考
    • 完整代码和训练好的模型权重文件下载链接

前言

论文题目：Zero-Shot Noise2Noise: Efficient Image Denoising without any Data —— 零镜头噪声2噪声:没有任何数据的高效图像去噪

论文地址࿱

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