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请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）
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本文亮点：
- 跑通AMSNet源码，包含数据集准备、训练、测试过程的图文展示，详细步骤；
- 解决各种基于lightning库的bug，需要修改的位置等；
- AMSNet网络结构和损失函数梳理和拆解，结构示意图和代码实现对应；
文章目录
- 前言
- 一、跑通代码 （Quick Start）
- 1.1 数据集准备
- 1.2 测试
- 1.3 训练
- 二、代码解析
- 2.1 callbacks.py
- 2.2 data.py
- 2.3 models.py
- 三、总结与思考
- 完整代码和训练好的模型权重文件下载链接
前言
论文题目：Asymmetric Mask Scheme for Self-Supervised Real Image Denoising —— 自监督真实图像去噪的非对称掩码方案
论文地址：