PFN模型整体结构和分区过滤编码器内部结构 一、PFN（Partitioned Filter Networks）是一种用于图像处理的深度学习模型。它通过将图像分成不同的区域，并对每个区域进行独立的滤波处理，以提高图像处理的效果。本文将介绍PFN模型的整体结构和分区过滤编码器的内部结构。 二、PFN模型整体结构 PFN模型由三个主要部分组成：分区过滤编码器、解码器和重建器。分区过滤编码器负责将输入图像分成多个区域，并对每个区域进行滤波处理。解码器将经过滤波处理的图像进行解码，恢复为原始图像。重建