論文の概要: Superkernel Neural Architecture Search for Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08870v1
- Date: Sun, 19 Apr 2020 14:52:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-11 23:55:39.111167
- Title: Superkernel Neural Architecture Search for Image Denoising
- Title（参考訳）: superkernel neural architecture search for image denoising (特集 ニューラルアーキテクチャ)
- Authors: Marcin Mo\.zejko, Tomasz Latkowski, {\L}ukasz Treszczotko, Micha{\l}
Szafraniuk, Krzysztof Trojanowski
- Abstract要約: 我々は、画像デノゲーションである密集予測タスクのためにNASを探索することに注力する。
コストのかかるトレーニング手順のため、画像強調のためのほとんどのNASソリューションは強化学習や進化的アルゴリズム探索に依存している。
本稿では,高密度予測のためのモデルの高速単発訓練を可能にするスーパーカーネル手法の効率的な実装について紹介する。
画像復調のためのSIDD+ベンチマークにおいて,本手法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.633161758939184
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in Neural Architecture Search(NAS) resulted in finding
new state-of-the-art Artificial Neural Network (ANN) solutions for tasks like
image classification, object detection, or semantic segmentation without
substantial human supervision. In this paper, we focus on exploring NAS for a
dense prediction task that is image denoising. Due to a costly training
procedure, most NAS solutions for image enhancement rely on reinforcement
learning or evolutionary algorithm exploration, which usually take weeks (or
even months) to train. Therefore, we introduce a new efficient implementation
of various superkernel techniques that enable fast (6-8 RTX2080 GPU hours)
single-shot training of models for dense predictions. We demonstrate the
effectiveness of our method on the SIDD+ benchmark for image denoising.
- Abstract（参考訳）: 近年のニューラル・アーキテクチャ・サーチ(nas)の進歩により、画像分類、オブジェクト検出、意味セグメンテーションといったタスクのための最先端のニューラルネットワーク(ann)ソリューションが人間の監督なしに発見された。
本稿では,画像デノゲーションを行う高密度予測タスクに対するNASの探索に焦点をあてる。
コストのかかるトレーニング手順のため、画像強調のためのほとんどのNASソリューションは、通常訓練に数週間(あるいは数ヶ月)かかる強化学習または進化的アルゴリズム探索に依存している。
そこで本研究では,高密度予測のための高速(6-8 RTX2080 GPU時間)シングルショットトレーニングを可能にする,様々なスーパーカーネル手法の効率的な実装を提案する。
画像復調のためのSIDD+ベンチマークにおいて,本手法の有効性を示す。
関連論文リスト
- Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising [53.03126421917465]
本稿では,デノナイジングネットワークの一般化性能を高めるための新しい手法を提案する。
提案手法では,入力画像のランダムなピクセルをマスキングし,学習中に欠落した情報を再構成する。
提案手法は,他のディープラーニングモデルよりも優れた一般化能力を示し,実世界のシナリオに直接適用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T09:33:44Z) - Single Cell Training on Architecture Search for Image Denoising [16.72206392993489]
コンポーネントブロックレベルに着目して最適な探索問題を再構成する。
さらに,空間的およびチャネル的ミスマッチを扱うための,革新的な次元マッチングモジュールを統合する。
提案したDenoising Prior Neural Architecture Search (DPNAS) は、1つのGPUで1日で画像復元タスクの最適なアーキテクチャ検索を完了させることで実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-13T04:47:24Z) - Enhancing convolutional neural network generalizability via low-rank weight approximation [6.763245393373041]
十分なノイズ処理は、画像処理にとって重要な第一歩であることが多い。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は画像のノイズ化に広く利用されている。
本研究では,タッカー低ランクテンソル近似に基づく自己教師付き画像復調フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-26T14:11:05Z) - Practical Blind Image Denoising via Swin-Conv-UNet and Data Synthesis [148.16279746287452]
本研究では,残差畳み込み層の局所モデリング能力とスウィントランスブロックの非局所モデリング能力を組み込むスウィンコンブブロックを提案する。
トレーニングデータ合成のために,異なる種類のノイズを考慮した実用的なノイズ劣化モデルの設計を行う。
AGWN除去と実画像復号化の実験は、新しいネットワークアーキテクチャ設計が最先端の性能を達成することを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-24T18:11:31Z) - Self-Denoising Neural Networks for Few Shot Learning [66.38505903102373]
既存のニューラルアーキテクチャの複数の段階でノイズを追加すると同時に、この付加ノイズに対して堅牢であるように学習する新しいトレーニングスキームを提案する。
このアーキテクチャは、SDNN(Self-Denoising Neural Network)と呼ばれ、現代の畳み込みニューラルネットワークに容易に適用できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-26T03:28:36Z) - Searching Efficient Model-guided Deep Network for Image Denoising [61.65776576769698]
モデルガイド設計とNAS(MoD-NAS)をつなぐ新しいアプローチを提案する。
MoD-NASは、再利用可能な幅探索戦略と密結合された探索ブロックを用いて、各層の操作を自動的に選択する。
いくつかの一般的なデータセットに対する実験結果から、我々のMoD-NASは現在の最先端手法よりもPSNR性能が向上していることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T14:03:01Z) - Exploring ensembles and uncertainty minimization in denoising networks [0.522145960878624]
画素とチャネルに適切な重みを割り当てることに焦点を当てた2つの注意モジュールからなる融合モデルを提案する。
実験の結果,本モデルでは,通常の事前学習型デノナイジングネットワークのベースライン上での性能が向上することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-24T20:48:18Z) - NAS-DIP: Learning Deep Image Prior with Neural Architecture Search [65.79109790446257]
近年の研究では、深部畳み込みニューラルネットワークの構造が、以前に構造化された画像として利用できることが示されている。
我々は,より強い画像の先行を捉えるニューラルネットワークの探索を提案する。
既存のニューラルネットワーク探索アルゴリズムを利用して,改良されたネットワークを探索する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-26T17:59:36Z) - Deep Learning on Image Denoising: An overview [92.07378559622889]
画像認知におけるディープテクニックの比較研究を行っている。
まず、付加的な白色雑音画像に対して、深部畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を分類する。
次に、定量的および定性的な分析の観点から、パブリック・デノゲーション・データセットの最先端の手法を比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-31T05:03:57Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。