FFDNet - это новейший метод шумоподавления изображений, основанный на архитектуре сверточной нейронной сети. В отличие от других существующих нейросетей, FFDNet имеет несколько преимуществ, таких как быстрое время выполнения и использование небольшого объема памяти, а также способность обрабатывать широкий диапазон уровней шума с единой сетевой моделью. Сочетание качества шумоподавления и небольшой вычислительной нагрузки делает этот алгоритм привлекательным для практического использования в шумоподавляющих приложения. В этой работе будут обсуждаться характеристики архитектуры этого алгоритма.