論文の概要: Noise2Inpaint: Learning Referenceless Denoising by Inpainting Unrolling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09450v2
- Date: Thu, 19 Nov 2020 16:56:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-20 20:57:47.443175
- Title: Noise2Inpaint: Learning Referenceless Denoising by Inpainting Unrolling
- Title（参考訳）: Noise2Inpaint: インペインティング・アンロールによる参照なしの学習
- Authors: Burhaneddin Yaman, Seyed Amir Hossein Hosseini, Mehmet Ak\c{c}akaya
- Abstract要約: 本稿では,ノイズ2Inpaint (N2I) をトレーニング手法として導入し,デノナイジング問題を正規化した画像インパインティングフレームワークに再キャストする。
N2Iは、実世界のデータセットのデノベーションを成功させると同時に、純粋にデータ駆動型であるNoss2Selfと比較して詳細を保存できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.578242050187029
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning based image denoising methods have been recently popular due to
their improved performance. Traditionally, these methods are trained in a
supervised manner, requiring a set of noisy input and clean target image pairs.
More recently, self-supervised approaches have been proposed to learn denoising
from only noisy images. These methods assume that noise across pixels is
statistically independent, and the underlying image pixels show spatial
correlations across neighborhoods. These methods rely on a masking approach
that divides the image pixels into two disjoint sets, where one is used as
input to the network while the other is used to define the loss. However, these
previous self-supervised approaches rely on a purely data-driven regularization
neural network without explicitly taking the masking model into account. In
this work, building on these self-supervised approaches, we introduce
Noise2Inpaint (N2I), a training approach that recasts the denoising problem
into a regularized image inpainting framework. This allows us to use an
objective function, which can incorporate different statistical properties of
the noise as needed. We use algorithm unrolling to unroll an iterative
optimization for solving this objective function and train the unrolled network
end-to-end. The training paradigm follows the masking approach from previous
works, splitting the pixels into two disjoint sets. Importantly, one of these
is now used to impose data fidelity in the unrolled network, while the other
still defines the loss. We demonstrate that N2I performs successful denoising
on real-world datasets, while better preserving details compared to its purely
data-driven counterpart Noise2Self.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づく画像切り離し手法が最近,その性能向上により普及している。
従来、これらの手法は教師付き方式で訓練されており、ノイズの多い入力とクリーンなターゲット画像対を必要とする。
近年,ノイズの多い画像のみからノイズを除去する方法が提案されている。
これらの方法はピクセル間のノイズが統計的に独立であると仮定し、基礎となる画像ピクセルは近隣の空間的相関を示す。
これらの手法は、画像画素を2つの解離集合に分割するマスキング手法に依存しており、一方はネットワークへの入力として、もう一方は損失を定義するために使用される。
しかし、これらの従来の自己教師型アプローチは、マスキングモデルを明示的に考慮することなく、純粋にデータ駆動型正規化ニューラルネットワークに依存している。
本稿では,これらの自己教師付きアプローチに基づいて,ノイズ2インパイント(n2i)という,正規化画像インパイントフレームワークにデノジング問題を再キャストするトレーニング手法を導入する。
これにより、ノイズの異なる統計的特性を必要に応じて組み込む客観的関数が利用可能となる。
この目的関数の解法としてアルゴリズムアンロール法を用いて反復最適化を行い,エンドツーエンドネットワークを訓練する。
トレーニングパラダイムは、以前の作品からのマスキングアプローチに従い、ピクセルを2つの異なる集合に分割する。
重要なのは、そのうちの1つが未登録のネットワークにデータ忠実性(data fidelity)を課すのに使われ、もう1つは損失を定義していることだ。
我々は、N2Iが実世界のデータセットをデノナイズすることに成功し、純粋にデータ駆動型であるNoss2Selfと比較して詳細を保存できることを実証した。
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