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【2h】

Deep Image Demosaicking Using a Cascade of Convolutional Residual Denoising Networks

机译：使用级联卷积剩余去噪网络进行深度图像去索

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Filippos Kokkinos; Stamatios Lefkimmiatis;
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年度 2018
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1. Speckle denoising in optical coherence tomography images using residual deep convolutional neural network [J] . Neha Gour, Pritee Khanna Multimedia Tools and Applications . 2020,第21a22期

机译：使用剩余深卷积神经网络的光学相干断层扫描图像中的斑点去噪
2. Residual learning of deep convolutional neural networks for image denoising [J] . Shan Chuanhui, Guo Xirong, Ou Jun Journal of intelligent & fuzzy systems: Applications in Engineering and Technology . 2019,第2aPta2期

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3. Hyperspectral Image Denoising Employing a Spatial–Spectral Deep Residual Convolutional Neural Network [J] . Yuan Qiangqiang, Zhang Qiang, Li Jie, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2019,第2期

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4. Deep Image Demosaicking Using a Cascade of Convolutional Residual Denoising Networks [C] . Filippos Kokkinos, Stamatios Lefkimmiatis European conference on computer vision . 2018

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5. Implementing Wavelet Transforms in the Pooling Process of Convolutional Neural Networks for Image Denoising [D] . Fu, Weimin. 2021

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6. Denoising of 3D Brain MR Images with Parallel Residual Learning of Convolutional Neural Network Using Global and Local Feature Extraction [O] . Liang Wu, Shunbo Hu, Changchun Liu 2021

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7. Hyperspectral Image Denoising Employing a Spatial–Spectral Deep Residual Convolutional Neural Network [O] . Qiangqiang Yuan, Qiang Zhang, Jie Li, 2019

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