NBNet网络采用kaiming初始化，优化器为Adam，初始学习率为0.0002， 余弦 退化方式衰减，一共训练700000个iter。为验证所提方案的有效性，作者在合成数据与真实数据上将其与其他SOTA方案进行了对比。

2020年12月30日 · In this paper, we introduce NBNet, a novel framework for image denoising. Unlike previous works, we propose to tackle this challenging problem from a new perspective: noise reduction by image-adaptive projection.

MegEngine checkpoint for SIDD benchmark can be downloaded via Google Drive or GitHub Release.

2022年7月1日 · 我们进一步将 SSA 与 NBNet 结合在一起，NBNet 是一种基于端到端图像去噪而设计的 UNet 结构化网络。 我们对基准进行评估，包括 SIDD 和 DND，NBNet 在 PSNR 和 SSIM 上实现了最先进的性能，同时显着降低了计算成本。

NBNet的具体结构. NBNet整体是UNet形式的网络，其中关键的是子空间注意力模块SSA，其学习子空间基底向量，如图1是NBNet的整体结构。NBNet的创新在于子空间投影，包括两个主要的步骤：基底向量生成和投影。

NBNET NB01 Wi-Fi 6 WiFi Marketing Router Business Router designed for commercial spaces such as cafes, hotels, restaurants, supermarkets, gyms, and billiard halls. It supports 256 customers online simultaneously, with a signal coverage of 300-1000㎡.Additionally, it offers powerful WiFi marketing features.

2021年6月23日 · 本文对旷视科技2021年关于图像去噪的新作"NBNet进行解读，该工作抛开复杂的网络结构设计和精确的图像噪声建模，创新性的提出子空间基向量生成和投影操作。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.15028. 开源代码：https://github.com/megvii-research/NBNet. …

【CVPR2021】NBNet: Noise basis learning for image denoising with subspace projection 基于子空间注意力模块的图像降噪，作者尚未公开官方代码，但 github上目前有一个非官方的实现可参考。

2024年6月14日 · NBNet，全称Noise Basis Learning for Image Denoising with Subspace Projection，是CVPR21上发表的一篇重要论文所提出的图像去噪模型。 该项目通过深入学习噪声基础，利用子空间投影方法，有效地从图像中去除杂乱无章的噪声，从而恢复图像原有的清晰度和细节。 核心概念图示（见项目文档）直观展示了其原理，即通过对噪音特性进行基学习，实现精准高效的去噪操作。 2. 技术分析. NBNet的核心在于其创新性地提出了一个基于噪声基学习的方 …

2021年11月23日 · b'nbnet: noise basis learning for image denoising with subspace projection' 的含义是噪声基础学习与子空间投影用于图像去噪的技术。该技术通过学习噪声的基础模式并利用子空间投影的方法来去除图像中的噪声。