去噪论文+代码+数据集总结

1.去噪论文、代码、及数据集的收集（在代码中含有训练数据的构建方式和链接）：

链接1

 

 

2.部分通用数据集(多但不全)：

连接2

 

当前常用的训练数据集为BSD500中的200张训练和200张验证图像(但不仅限于)；

当前常用的测试数据为set5，set12，set14，BSD68，urban100(但不仅限于)；

 

3.大多数真实去噪的文章的数据集都是自己构造的，复现难度较大(如果不公开数据集)。部分真实噪声数据集(从CBDNet代码中获得)：

连接3

 

4.当前比较突出的非局部去噪算法：

1.Deep Graph-Convolutional Image Denoising（最好）

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2.Non-Local Recurrent Network for Image Restoration  

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3.Neural Nearest Neighbors Networks

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