論文の概要: Transfer Learning from Synthetic to Real-Noise Denoising with Adaptive
Instance Normalization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11244v2
- Date: Mon, 16 Mar 2020 10:44:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 15:37:17.981948
- Title: Transfer Learning from Synthetic to Real-Noise Denoising with Adaptive
Instance Normalization
- Title(参考訳): 適応インスタンス正規化による合成から実雑音への伝達学習
- Authors: Yoonsik Kim, Jae Woong Soh, Gu Yong Park, and Nam Ik Cho
- Abstract要約: 本稿では,よく一般化されたデノナイズドアーキテクチャと伝達学習方式を提案する。
実験の結果,提案手法の一般化能力は非常に高いことがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.290572666876905
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Real-noise denoising is a challenging task because the statistics of
real-noise do not follow the normal distribution, and they are also spatially
and temporally changing. In order to cope with various and complex real-noise,
we propose a well-generalized denoising architecture and a transfer learning
scheme. Specifically, we adopt an adaptive instance normalization to build a
denoiser, which can regularize the feature map and prevent the network from
overfitting to the training set. We also introduce a transfer learning scheme
that transfers knowledge learned from synthetic-noise data to the real-noise
denoiser. From the proposed transfer learning, the synthetic-noise denoiser can
learn general features from various synthetic-noise data, and the real-noise
denoiser can learn the real-noise characteristics from real data. From the
experiments, we find that the proposed denoising method has great
generalization ability, such that our network trained with synthetic-noise
achieves the best performance for Darmstadt Noise Dataset (DND) among the
methods from published papers. We can also see that the proposed transfer
learning scheme robustly works for real-noise images through the learning with
a very small number of labeled data.
- Abstract(参考訳): 実雑音の統計は正規分布に従わず、空間的・時間的にも変化するため、実雑音の分断は難しい課題である。
本稿では,様々な複雑な実雑音に対応するため,一般化した分節構造と転送学習方式を提案する。
具体的には、機能マップを正規化し、ネットワークがトレーニングセットに過度に適合することを防ぐdenoiserを構築するために、適応型インスタンス正規化を採用する。
また,合成雑音データから学習した知識を実雑音デノイザーに転送する転送学習方式を提案する。
提案する転送学習から,合成雑音デノイザーは様々な合成雑音データから一般特徴を学習でき,実雑音デノイザーは実データから実雑音特性を学習できる。
実験の結果,提案手法は,DND(Darmstadt Noise Dataset)において,合成ノイズで訓練したネットワークが最高の性能を発揮するように,高い一般化能力を有することがわかった。
また,非常に少数のラベル付きデータを用いた学習により,提案手法が実雑音画像に対して頑健に機能することが確認できた。
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