ノイズや落書きいっぱいの画像や、ズームでぶれた画像を復元するCNN (U-net, DnCNN, WIN5-RB) - Qiita

はじめに 汚れた画像を綺麗にしたり、落書きを画像から消したり、ズームで品質が落ちた画像を復元したりするために、最近深層学習が使われる方法です。 原理は簡単、ノイズのある画像を変換器に入力して、綺麗な画像を出力させるだけです。 そのような変換器というのはよく畳み込みニューラルネットワーク（CNN）から成なされるものです。 この記事では、そのようなCNNをpytorchで実装してみて、結果を見てみます。 このようなCNNのモデルは色々ありますが、今回は3種のCNNモデルで試して結果を比べてみます。 概要 ノイズのある画像から綺麗な画像に変える変換器を作るためには、まずCNNモデルを決めることです。 そのCNNはノイズのある画像を入力として、出力は入力と同じ大きさの画像。 モデル通りCNNを作ったら、まず最初はCNNの中のパラメータはランダムだから最初の出力は出鱈目であるはず。 その結果は模範の