論文の概要: Image Deconvolution via Noise-Tolerant Self-Supervised Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06156v1
• Date: Thu, 11 Jun 2020 02:27:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 13:21:39.248708
• Title: Image Deconvolution via Noise-Tolerant Self-Supervised Inversion
• Title（参考訳）: 雑音耐性自己教師付きインバージョンによる画像デコンボリューション
• Authors: Hirofumi Kobayashi, Ahmet Can Solak, Joshua Batson, Loic A. Royer
• Abstract要約: Noise2Selfは、ノイズ耐性の擬似逆流を学習するケースである。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークを自己教師型で教えることで,画像を分解する方法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.249853429482705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a general framework for solving inverse problems in the presence of noise that requires no signal prior, no noise estimate, and no clean training data. We only require that the forward model be available and that the noise be statistically independent across measurement dimensions. We build upon the theory of $\mathcal{J}$-invariant functions (Batson & Royer 2019, arXiv:1901.11365) and show how self-supervised denoising \emph{\`a la} Noise2Self is a special case of learning a noise-tolerant pseudo-inverse of the identity. We demonstrate our approach by showing how a convolutional neural network can be taught in a self-supervised manner to deconvolve images and surpass in image quality classical inversion schemes such as Lucy-Richardson deconvolution.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,信号先行や雑音推定,クリーントレーニングデータを必要としない雑音の存在下での逆問題に対する一般的な枠組みを提案する。 我々は、フォワードモデルが利用可能であることと、ノイズが測定次元にわたって統計的に独立することのみを要求する。 我々は、$\mathcal{J}$-invariant function (Batson & Royer 2019, arXiv:1901.11365) の理論に基づいて、自己教師付き denoising \emph{\`a la} noise2Self が、そのアイデンティティのノイズ耐性の擬逆を学習する特別なケースであることを示す。 本稿では,Lucy-Richardsonデコンボリューションのような画像品質の古典的インバージョンスキームを克服し,自己教師付きで畳み込みニューラルネットワークを学習する方法を示す。

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