CBDNet 主要由两个子网络组成：噪声估计子网络和去噪子网络。噪声估计子网络用于估计图像的噪声水平，而去噪子网络用于去除图像中的噪声。 CBDNet 的优势在于： 它采用了更真实的噪声模型，既考虑了泊松-高斯模型，还考虑了信号依赖噪声和 ISP 对噪声的影响。 它采用了非对称损失函数，可以提高网络的泛化能力。 它结合了合成噪声图像和真实噪声图像进行训练，可以更好地适应真实场景。 CBD