論文の概要: Ground Truth Free Denoising by Optimal Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.01575v1
- Date: Fri, 3 Jul 2020 09:39:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 04:25:57.353772
- Title: Ground Truth Free Denoising by Optimal Transport
- Title(参考訳): 最適輸送による地中無騒音化
- Authors: S\"oren Dittmer, Carola-Bibiane Sch\"onlieb, Peter Maass
- Abstract要約: 任意の種類のデータに対して学習した教師なしの復調法を提案する。
トレーニングはノイズデータのサンプルとノイズの例に基づいて行われる。
この方法は Wasserstein Generative Adversarial Network の設定に依存している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.5137859989323537
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a learned unsupervised denoising method for arbitrary types of
data, which we explore on images and one-dimensional signals. The training is
solely based on samples of noisy data and examples of noise, which --
critically -- do not need to come in pairs. We only need the assumption that
the noise is independent and additive (although we describe how this can be
extended). The method rests on a Wasserstein Generative Adversarial Network
setting, which utilizes two critics and one generator.
- Abstract(参考訳): 本研究では,画像と1次元信号を用いて任意の種類のデータに対して教師なし除音法を提案する。
トレーニングはノイズの多いデータのサンプルとノイズの例のみに基づいています。
ノイズが独立かつ加法的であるという仮定だけでよい(ただし、これをどのように拡張するかは記述している)。
この手法は、2つの批評家と1つのジェネレータを利用するWasserstein Generative Adversarial Network設定に基づいている。
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