【项目实战课】基于Pytorch的DANet自然图像降噪实战

欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的DANet自然图像降噪实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。

本次主题

GAN在图像质量提升等底层任务中得到了广泛应用，极大地促进了图像降噪，图像去模糊，图像超分辨，图像修复等领域的算法进步，本次我们聚焦于自然图像降噪任务，带领大家实战一个基于GAN的图像降噪框架。本次课程定价为49元，讲解约为70分钟，各部分课程内容与时长如下：

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：介绍本次项目的内容。​

第2部分：数据读取。​

第3部分：模型搭建。

第4部分：模型训练。

第5部分：模型测试。

本次课程为录播课程，讲师为言有三，技术社区《有三AI》创始人。

先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP。

拥有超过7年的计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文。