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Real-ESRGAN的目标是开发用于通用图像/视频修复的实用算法。
最新型的图像修复模型,不使用非线性激活函数。
这是Real-ESRGAN的NCNN实现。Real-ESRGAN的目标是开发用于通用图像恢复的实用算法。
利用已用正样本和未标记样本训练的卷积神经网络,对冷冻电镜图像进行粒子筛选。该流程还包含利用深度神经网络进行微照片和断层图像的降噪。
基于生成对抗网络的书法图像去噪
改进的卷积神经网络图像去噪方法(《中国人工智能学会智能技术学报》,2019)
一个基于自定义数据集训练的Real-ESRGAN模型
an Android image compression and denoising app
单通道语音增强方法及工具箱
实时语音增强
这是OpenVINO降噪演示程序的改进版,它能够处理来自麦克风的实时音频流,并将音频输出到耳机。
基于PyTorch的CBDNet推理模型
基于英伟达CleanUNet的音频降噪系统
目标是给图像添加一些噪声,然后使用卷积自编码器对其进行去噪。
基于深度复数U型网络的“相位感知语音增强”模型的TensorFlow 1.x实现
Univsersity assignment to explore denoising algorithms and CNN with U-net architecture
本报告对使用各种自动编码器的无监督特征学习进行了全面研究。