이미지 디노이징 Autoencoder

dataset

dataset : DIV2K DIV2K dataset -> image size 조절 -> original folder

add noise

original + nosie -> train (addnoise.py)

input

original folder (cleaned images), train folder (noised images), test folder (test images)

output

test_result (result images)

use version

Python 3.7, Anaconda 가상환경 사용, tensorflow 2.3

model

모델 컴파일

model.compile(optimizer=optimizers.Adam(), loss='MSE')

optimizer(정규화함수) : Adam 옵티마이저 사용, Keras Doc

loss(손실함수) : 평균 제곱 오차(Mean Squared Error), Keras Doc

자주 사용되는 MSE를 사용했다 모델의 출력 값과 사용자가 원하는 출력 값 사이의 거리 차이를 오차로 사용한다. 신경망 학습에서는 최적의 매개변수를 탐색할 때 손시함수의 값을 가능한 작게하는 매개변수 값을 찾는다. 이 때 매개변수의 미분(기울기)을 계산하고, 그 값을 토대로 매개변수 값을 갱신하는 과정을 반복한다.