深度卷積神經網絡(CNNs)在低層次計算機視覺領域引起了廣泛的關注。通過很深的CNN網絡來提高性能。但隨著深度的增加，淺層的信息被忽略掉。受這樣的事實啟發，我們提出了一種基于注意引導的卷積神經網絡(ADNet)去噪方法，主要包括一個稀疏塊(SB)、一個特征增強塊(FEB)、一個注意塊(AB)和一個重構塊(RB)。