【摘 要】
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为更有效地去除图像中的噪声,提出一种结合Inception 模型的深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)图像去噪方法,以完整图像作为输入和输出,利用Inception 结
【机 构】
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广东工业大学信息工程学院,广东工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61574049,No.61772142）;广州市珠江科技新星项目（No.201806010059）
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为更有效地去除图像中的噪声,提出一种结合Inception 模型的深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)图像去噪方法,以完整图像作为输入和输出,利用Inception 结构密集提取原始图像和噪声多个不同空间尺度的特征,并采用多种调优策略,增强网络的整体学习能力。为避免梯度消失,使用线性修正单元(Rectified Linear Unit,ReLU)激活函数;为加速网络的训练,增加批量规范化(Batch Normalization,BN)操作;加入跳跃结构进行残
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