NVIDIA聯合MIT公布深度學習系統Noise2Noise，用於圖片降噪

7月13日消息，NVIDIA與MIT已經完成了深度學習系統Noise2Noise的研發，將在本周的瑞典斯德哥爾摩召開的機器學習國際會議上正式公布。

從上圖中我們可以看到，這套AI系統的降噪功力相當了得。在研發時，團隊使用了圖片資料庫中的50000張圖片來訓練AI讓其重建整張圖片，並保證即使沒有引用原圖下，也能正確去掉其噪點。

除了使用圖片資料庫對其進行強化訓練，核磁共振和計算機生成的圖像也被用於訓練Noise2Noise的AI系統。團隊會在訓練圖片上隨機生成一些噪點，以最大程度的鍛煉AI的能力。

目前，除了Noise2Noise之外，還有十分流行的Caffee開源庫處理圖片的噪點問題，不過效果並沒有這樣顯著。

很多時間，由於拍攝條件的不佳，或在醫學成像、計算機成像、天體攝影照片中。噪點往往以雪花狀出現，十分影響最後的成片效果，PS對這些問題也不是萬能的。

研究人員希望系統成熟之後，能幫助科研人員更清晰的看到他們的研究，而不是消耗在無意義的排除雜訊上。

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