practical deep raw image denoising on mobile devices所用的网络与U-net的区别

"Practical Deep Raw Image Denoising on Mobile Devices"使用了一种称为"MobileDnCNN"的网络，而U-net是一种常用的图像分割网络。

MobileDnCNN是一种针对移动设备优化的深度卷积神经网络，旨在解决原始图像噪声降低的问题。与U-net不同，MobileDnCNN具有更小的模型大小和更高的计算效率，适用于移动设备上的实时图像噪声降低应用。此外，MobileDnCNN使用了一种新颖的架构，即混合卷积层和深度可分离卷积层，以减少参数数量和计算量。

总之，MobileDnCNN是一种优化的网络，旨在在移动设备上实现高效的原始图像噪声降低，而U-net则是一种通用的图像分割网络，用于解决各种图像分割任务。