Fugu-MT 論文翻訳(概要): Flashlight CNN Image Denoising

論文の概要: Flashlight CNN Image Denoising

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00762v2
Date: Thu, 2 Jul 2020 20:38:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-27 05:50:31.792655
Title: Flashlight CNN Image Denoising
Title（参考訳）: FlashlightのCNNイメージ
Authors: Pham Huu Thanh Binh, Crist\'ov\~ao Cruz, Karen Egiazarian
Abstract要約: 本稿では,画像復調のためのディープニューラルネットワークを実装したFlashLight CNN (FLCNN) という学習手法を提案する。提案手法はディープ・残差ネットワークとインセプション・ネットワークに基づいており、残差ネットワーク単独よりも多くのパラメータを利用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper proposes a learning-based denoising method called FlashLight CNN (FLCNN) that implements a deep neural network for image denoising. The proposed approach is based on deep residual networks and inception networks and it is able to leverage many more parameters than residual networks alone for denoising grayscale images corrupted by additive white Gaussian noise (AWGN). FlashLight CNN demonstrates state of the art performance when compared quantitatively and visually with the current state of the art image denoising methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,画像復調のためのディープニューラルネットワークを実装したFlashLight CNN (FLCNN) という学習手法を提案する。提案手法は深層残差ネットワークとインセプションネットワークに基づいており、付加的白色ガウス雑音(awgn)による灰色スケール画像の除去に残差ネットワークのみよりも多くのパラメータを活用できる。フラッシュライトcnnは、美術画像の表示方法の現況と定量的および視覚的に比較した場合の芸術性能の状態を実証する。

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