深度学习一秒救回烂照片，NVIDIA 新技术消除杂讯变成高清
NVIDIA 与阿尔托大学（Aalto University）以及麻省理工学院（MIT）的研究人员于本周在瑞典斯德哥尔摩举瓣的 ICML 上发表一项基于深度学习的方法，只要透过简单地查看充满噪点的影像便可轻鬆修复。
近期针对深度学习领域的研究着重在透过匹配一对影像，一个乾净而另一个充满噪点，来训练神经网路修复影像，其中 AI 学习如何弥补两者之间的差异。
这项方法有别以往之处在于仅需两张都是充满噪点的影像便可进行训练。在没有显示无噪点影像的情况下，AI 能够去除假象、噪点、颗粒，并自动增强影像品质。
该团队透过 NVIDIA Tesla P100 GPU，其採用 cuDNN 加速的 TensorFlow 深度学习框架，在 ImageNet 验证集中对 50,000 个影像进行训练。
Noise2Noise 报告：AI 不须清楚讯号即可完成修复在 Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data 研究报告中指出，透过机器学习将损坏的观察结果绘製成乾净的讯号，并利用基础统计
本研究展示了几项仅透过观察损坏资料
Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data 研究报告全文：
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