[去噪論文]--ICCV2019-Real Image Denoising with Feature Attention
摘要： 深度卷積神經網絡在含有空間不變噪聲(合成噪聲)的圖像上表現更好;然而，它們的性能在真實的噪聲照片上存在侷限，需要多階段的網絡建模。爲了提高去噪算法的實用性，本文提出了一種採用模塊化結構的一階段盲真圖像去噪網絡(RIDNet)。我們利用殘差結構上的殘差來緩解低頻信息的流動，並利用特徵注意來挖掘信道的相關性。此外，通過對19種最新算法的3個合成數據集和4個真實噪聲數據集的定量度量和視覺質量的評
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