[发明专利]一种图像去噪神经网络训练方法

摘要

本发明公开了一种图像去噪神经网络训练方法，在利用图像去噪数据集对图像去噪神经网络进行模型训练，对每一层卷积网络输出特征图参数进行归一化处理时，对于特征图的每个批量，按通道数C将像素分成X组，在每个组中间隔M个通道进行采样，然后对采样的不同通道的像素求均值和标准差，再使用求得的均值和方差对本组中各通道的像素数据做归一化，获得0~1分布。本发明计算在批量维度的方差和均值，以此来进行归一化，并进行间隔通道采样计算，由于批量维度N的数值固定，在归一化计算过程中，计算与批量大小无关，因此能够在减小运算量的同时，使得神经网络在图像去噪任务中不受到batch size的影响，具有出色的表现。