LoTA-N2N: Local Trace Adaptation for Zero-Shot Self-Supervised Image Denoising
LoTA-N2N：用于零样本自监督图像去噪的局部迹线自适应
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Peking University（北京大学）
AI总结 研究针对单图像自监督去噪问题，提出LoTA-N2N两阶段零样本自适应框架，通过估计局部相互作用和控制空间抵消，在多种噪声下实验效果优于仅基于MSE的方法，为无配对干净目标等情况的自监督去噪提供有效设计原则。
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