MM-BSN
作者分析了一个图像，发现噪声相关性 在 距离大于5（面积大于25）仍然比较大的像素比例占了三分之一。作者相比 ap-bsn主要修改了网络，相比与ap-bsn的单个center mask conv。本文提出两种mask, 希望一种打破相关性，另一种保留纹理细节。两种结合，更好的降噪。之前论文说到 邻域为5以内的噪声相关性比较大，距离大于5的时候相关性较小。
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MM-BSN
Self-Supervised Image Denoising for Real-World with Multi-Mask based on Blind-Spot Network
code: https://github.com/dannie125/MM-BSN
sidd的空间相关性
之前论文说到 邻域为5以内的噪声相关性比较大，距离大于5的时候相关性较小。
作者分析了一个图像，发现噪声相关性 在 距离大于5（面积大于25）仍然比较大的像素比例占了三分之一。
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作者相比 ap-bsn主要修改了网络，相比与ap-bsn的单个center mask conv
本文提出两种mask, 希望一种打破相关性，另一种保留纹理细节。两种结合，更好的降噪。
不同mask，和不同mask组合的结果
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