突然觉得自己是一个很无聊的人，翻了翻相册，大抵已经很久很久没有认真收拾自己倒腾自己然后花一下午的时间拍照修图了，也没有时常记录自己，所以回忆起来就感觉我的生活特别无聊！没有开心的瞬间，只记得有过愤怒的瞬间但是又很快就忘了！！有时候又会对某个东西某件事很纠结，会懊恼会悔恨，会觉得没有意义，比如现在花个十几分钟写了这篇。我蛮讨厌自己玩手机的[单身狗]，但是又会突然间拿起来就忘了时间，每次玩都是刷一些没有帮助的视频，消耗自己[单身狗][单身狗]...这样的我，真的好无聊啊[泪]，是性格上的无聊了属于是，生活没有惊喜没有浪漫，只有漫漫看不清的路已经困掉的头[失望]。我也是废话连篇爱幻想的人，希望可以慢慢的不那么废话连篇不那么爱幻想了

最近在倒腾神经网络，顺手训练了一个图像去噪～

大部分修图软件去噪是基于低通滤波，直白来说就是虽然噪点去掉了，但是图片也会对应变模糊。而神经网络是一个完全不同的算法，因此可以避免这个问题。

下图1-6是几张自己拍的照片的测试结果，可以看出神经网络成功消除了高感的噪点，并且图片的细节也基本没受损失，这点在图6尖锐的区域可以明显看出来～

以下为科普：
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拿教小孩看图识动物做类比，如果传统算法是教小孩：“耳朵三角形，尾巴长的是猫，耳朵耷拉，尾巴短的是狗”。神经网络就是先给小孩一堆花猫白猫等的照片，说这就是猫，再给一堆哈士奇和田园犬等的照片，说这就是狗，然后让小孩根据一大堆图片自己琢磨猫和狗的特征。

得到这个训练框架也是类似，首先下载了3000张没有噪声的照片，然后把这些照片一个个加上噪声，再保存成另外3000张。然后把带噪声的当做输入，把对应原始图片当成目标，一对图片训练60次，总共训练18万次，训好的框架就出锅了～

网络结构是unet，以后有时间把图片数量增加到几万张（3000张对神经网络太少了），再把模拟噪声优化优化（现在只是加了标准差不变的高斯噪声），调调参，效果会好很多。

P图真的是个消耗颈椎的活儿[委屈][委屈][委屈]
我倒腾了差不多一个小时[费解][费解][费解]
这对胖胖贴贴必须拥有这种牌面[彩虹屁][彩虹屁][彩虹屁]
为了营造一种甜蜜中带点土味的氛围[害羞]
我挖空心思[春游家族] 反复斟酌 [开学季] 力求完美[送花花]
一心向善的我[抱一抱]
明天能恢复评论区留言的自由吗[可怜]