UIP Paper Reading
Unprocessing Images for Learned Raw Denoising文章贡献有两点：
Unprocess操作：转一个Clean图像到RAW。Process操作：逆Unprocess。
添加dataset-dependent noise 噪声，生成与真实噪图相同的噪图。
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Pytorch 显存节约
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关于Pytorch 训练时显存ok，但是load checkpoints时显存out of memory问题这个问题主要是由于一下几点：
在load时先将checkpoints load到了gpu上，再load到model的地址，这样中间就多了一次存储。
模型在load 之前就使用cuda()放
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Deep Universal Blind Image Denoising
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Deep Universal Blind Image Denoising一篇做blind denoise的paper。
有一个noise level estimator，与 Transfer Learning from Synthetic to Real-Noise Denoising with
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ubuntu-linux-实验机环境配置
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手机、相机成像原理Bayer PatternBayer PatternCCD（Charge-coupled Device）通过滤镜将普通的入射光分为红绿蓝RGB三个分量。很容易联想到普通的图片每个像素点都包含RGB三个分量的信息，这很容易误导我们认为CCD也接收了每个像素点的三个通道的信息。然而并不
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手机、相机成像原理
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手机、相机成像原理Bayer PatternBayer PatternCCD（Charge-coupled Device）通过滤镜将普通的入射光分为红绿蓝RGB三个分量。很容易联想到普通的图片每个像素点都包含RGB三个分量的信息，这很容易误导我们认为CCD也接收了每个像素点的三个通道的信息。然而并不
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去噪论文阅读-8
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Transfer Learning from Synthetic to Real-Noise Denoising with Adaptive Instance Normalization之前的有些想法模块与本文撞车了。
数据：训练集：
高斯去噪模型的数据：For the Gaussian deno
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去噪论文阅读-7
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Practical Deep Raw Image Denoising on Mobile DevicesPipeline在真是情况中，ISO在拍摄的时候会自动变化，不同的ISO引起的噪声的分布不同，本文Proposed to 提供一个ISO blind 的去噪网络，值得注意的是，网络本身是train
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去噪论文阅读-6
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Attention 在去噪中的理解：在刷比赛的时候，我发现很多方法没有Unet的范化性高(在所有数据集都有很好的结果)。其中实验了一些关于attention的模型，主要的改进是在Unet的上菜样的过程中加入attention的模块。
为什么在上采样阶段使用Attention而不是在下采样or Bo
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去噪论文阅读-5
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CycleISP: Real Image Restoration via Improved Data SynthesisMotivation:
CNN在AWGN 的数据集上表现很好，但是在real noise 中表现差，其原因是没有考虑到ISP将noise转变了，不在符合假设的高斯噪声。
Noise
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去噪论文阅读-4
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Self-Supervised Denoise Method:Introduction使用noise 和cln作为GT的图像训练对比较难获得，延长曝光时间多次拍摄得到的AVE cln img也不一定是很好的cln GT，这种拍摄困难，要求拍摄主体不移动(人像眨眼睛，颤抖等)，在某些情况下在实验环境可
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