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摘 要： 為了構(gòu)建適用于小型設(shè)備的輕量級圖像去噪模型，提出了一種基于特征知識蒸餾的新方法. 該方法通過學(xué)習(xí)教師模型的特征圖，捕捉深層知識，從而構(gòu)建輕量級去噪模型，其參數(shù)量僅為教師模型的五分之一. 實驗結(jié)果驗證了蒸餾算法的有效性，在不同噪聲水平及數(shù)據(jù)集下，都顯著提升了學(xué)（剩余6881字）
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一種基于特征知識蒸餾的輕量級圖像去噪模型
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