論文の概要: Self-Supervised training for blind multi-frame video denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06957v4
• Date: Tue, 20 Apr 2021 17:18:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 03:40:42.783443
• Title: Self-Supervised training for blind multi-frame video denoising
• Title（参考訳）: ブラインドマルチフレーム映像に対する自己教師付き学習
• Authors: Val\'ery Dewil, J\'er\'emy Anger, Axel Davy, Thibaud Ehret, Pablo Arias, Gabriele Facciolo
• Abstract要約: マルチフレーム・ビデオ・デノゲーション・ネットワークを学習するための自己教師型アプローチを提案する。 提案手法は,予測フレームtと隣接するターゲットフレームとの損失をペナルティ化することにより,映像の時間的一貫性の恩恵を受ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.078027648304115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a self-supervised approach for training multi-frame video denoising networks. These networks predict frame t from a window of frames around t. Our self-supervised approach benefits from the video temporal consistency by penalizing a loss between the predicted frame t and a neighboring target frame, which are aligned using an optical flow. We use the proposed strategy for online internal learning, where a pre-trained network is fine-tuned to denoise a new unknown noise type from a single video. After a few frames, the proposed fine-tuning reaches and sometimes surpasses the performance of a state-of-the-art network trained with supervision. In addition, for a wide range of noise types, it can be applied blindly without knowing the noise distribution. We demonstrate this by showing results on blind denoising of different synthetic and realistic noises.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチフレーム映像デノイジングネットワークを学習するための自己教師あり手法を提案する。 これらのネットワークは、t 周辺のフレームのウィンドウからフレーム t を予測する。 自己教師付きアプローチは、予測されたフレームtと隣接するターゲットフレームとの損失を光学フローを用いてペナルティ化することにより、映像の時間的一貫性を享受する。 提案手法は,事前学習されたネットワークを微調整し,未知の未知の雑音を単一映像から検出するオンライン内部学習に活用する。 数フレームの後に提案された微調整は、監視によって訓練された最先端のネットワークのパフォーマンスを超えている。 また、幅広い種類のノイズに対して、ノイズ分布を知らずに盲目的に適用することができる。 我々は、異なる合成ノイズと現実ノイズのブラインドデノナイジング結果を示すことでこれを実証する。

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