Baymax-chen
Baymax-chen
如EMVD/structure.py#L221和L222所示，DCNN模块的sigma由当前帧和融合帧计算所得，即 `sigma = (1 - gamma) * (1 - gamma) * sigma_ll0 + gamma * gamma * sigma_ll1` `denoise_in = torch.cat([fusion_out, ll1, sigma], dim=1)`， 符合论文中公式（9）所述。
您好，根据方差的性质，`D(Ax)=A^2*D(x)`. 令`sigma^2=ax+b=D(x)`， 则`D(Ax)=A^2*D(x)=A^2*(ax+b)=(A*a)*(Ax)+(A^2*b)`. 因此，归一化后的Ax，对应的`coeff_a = A*a, coeff_b = A^2*b`. 而实际上，我认为网络训练过程中，coeff_a/coeff_b是否进行归一化对结果的影响不是特别大，网络具备对这样线性权重的适应能力。
How to draw the PPCC plot and determins the optimal lambda ?