論文の概要: Noise2Same: Optimizing A Self-Supervised Bound for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11971v1
• Date: Thu, 22 Oct 2020 18:12:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 05:47:25.145529
• Title: Noise2Same: Optimizing A Self-Supervised Bound for Image Denoising
• Title（参考訳）: Noise2Same: 自己監督境界の最適化
• Authors: Yaochen Xie, Zhengyang Wang, Shuiwang Ji
• Abstract要約: 本稿では,新しい自己教師型デノベーションフレームワークであるNoss2Sameを紹介する。 特にノイズ2Sameは、ノイズモデルに関するJ-不変性や余分な情報を必要としない。 以上の結果から,ノイズ2Sameは従来の自己監督型遮音法よりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.730707387866076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised frameworks that learn denoising models with merely individual noisy images have shown strong capability and promising performance in various image denoising tasks. Existing self-supervised denoising frameworks are mostly built upon the same theoretical foundation, where the denoising models are required to be J-invariant. However, our analyses indicate that the current theory and the J-invariance may lead to denoising models with reduced performance. In this work, we introduce Noise2Same, a novel self-supervised denoising framework. In Noise2Same, a new self-supervised loss is proposed by deriving a self-supervised upper bound of the typical supervised loss. In particular, Noise2Same requires neither J-invariance nor extra information about the noise model and can be used in a wider range of denoising applications. We analyze our proposed Noise2Same both theoretically and experimentally. The experimental results show that our Noise2Same remarkably outperforms previous self-supervised denoising methods in terms of denoising performance and training efficiency. Our code is available at https://github.com/divelab/Noise2Same.
• Abstract（参考訳）: 個々のノイズの多い画像でデノイジングモデルを学習する自己教師付きフレームワークは、様々な画像デノイジングタスクにおいて強力な能力と有望なパフォーマンスを示している。 既存の自己監督型Denoisingフレームワークは、ほとんど同じ理論基盤の上に構築されており、そこでは、denoisingモデルがJ-不変であることが要求される。 しかし, 解析結果から, 現在の理論とJ-不変性は, 性能の低下を伴うデノナイズモデルに繋がる可能性が示唆された。 本稿では,新しい自己教師付きデノイジングフレームワークである noise2same を紹介する。 ノイズ2Sameでは、典型的な教師付き損失の自己教師付き上限を導出することにより、新たな自己教師付き損失を提案する。 特にノイズ2Sameは、ノイズモデルに関するJ-不変性も余分な情報も必要とせず、より広範囲のノイズ処理アプリケーションで使用することができる。 提案するノイズ2サミを理論的および実験的に解析する。 実験結果から,ノイズ2Sameは従来の自己監督型遮音法よりも性能と訓練効率が優れていた。 私たちのコードはhttps://github.com/divelab/Noise2Sameで利用可能です。

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