百度网盘AI大赛：文档图像摩尔纹消除第二名方案

在百度网盘AI大赛中，我们的团队成功解决了图像摩尔纹消除的问题。通过改进的多尺度卷积神经网络（IDR网络），我们取得了在A榜上的第一和在B榜上的第二名的成绩。关键改动包括引入了非局部模块、增加了特征通道以及结合数据增强和参数优化。经过后处理，测试集的PSNR得到了显著提升，具体提升了b。

去除摩尔纹，A榜第一，B榜第二。

采用改进的多尺度卷积神经网络来去除摩尔纹。 多尺度网络基于IDR: Self-Supervised Image Denoising via Iterative Data Refinement进行改动。

一、任务分析

本次比赛聚焦于去除摩尔纹噪声，以恢复照片原始面貌，其核心目标与图像复原任务紧密相关。评价标准主要包括PSNR和MSSSIM两种客观指标，这些指标在图像复原领域有着广泛的应用，并且经过归一化处理后，其合理性较高。PSNR和MSSSIM的权重相当，这意味着比赛中的参赛者需要平衡这两个指标以达到最佳效果。从数据训练的角度来看，本次比赛提供了图像作为训练资源。这些数据中，大部分场景可以归类为色彩增强，这是因为训练集中的摩尔纹背景相对较少。然而，在测试集中，典型的摩尔纹场景占比较大，这导致了模型在测试阶段表现出不稳定的性能。面对这一问题，最直接有效的解决方法是增加更多的训练数据。此外，还可以考虑进行图像后处理，比如使用滤波器、去噪算法等技术进一步消除噪声，提高模型的稳定性。通过这些改进措施，可以有效提升模型在不同场景下的表现，从而达到最佳的图像复原效果。

二、模型构建思路及调优过程

（1）算法思路；

（2）数据增强/清洗策略；

（3）调参优化策略；

（4）训练脚本/代码

（5）测试脚本/代码，必须包含评估得到最终精度的运行日志； python test.py

三、后处理流程：

说明：测试集B更适合后期处理，PSNR提升约为B，但因需手动设定阈值，实际效果有所不同。

四、代码内容说明

checkpoint: 保存模型的文件夹dataloading: 定义数据加载modules: 定义模型log: 训练日志loss: 损失函数

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