《Flexible Image Denoising with Multi-layer Conditional Feature Modulation》閱讀筆記

摘要：爲了實現靈活的非盲圖像降噪，現有的深層網絡通常將嘈雜的圖像和噪聲級別圖作爲輸入，以使用一個模型來處理各種噪聲級別。 然而，在這種解決方案中，噪聲方差（即，噪聲水​​平）僅被部署爲利用通道方向的移位來調製卷積特徵的第一層，這在平衡噪聲去除和細節保持上受到限制。 在本文中，我們通過爲UNet骨幹配備多層條件特徵調製（CFM）模塊，提出了一種新穎的靈活圖像去噪網絡（CFMNet）。 與僅在第一層進

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