移动设备上的实用深度原始图像降噪网络

移动设备上的实用深度原始图像降噪网络是基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。该网络结构包括一个卷积层、多个残差模块和一个反卷积层。其中，卷积层用于提取输入的原始图像的特征，残差模块用于学习噪声的特征和去除噪声的信息，反卷积层用于将去噪后的图像恢复为原始分辨率。该网络还包括一些技术细节，如批量归一化、ReLU 激活函数和残差连接等，以提高网络的性能和稳定性。此外，该网络还使用了一些训练技巧，如数据增强和迭代训练等，以提高训练效果。