Fugu-MT 論文翻訳(概要): Ground Truth Free Denoising by Optimal Transport

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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