論文の概要: Distribution Conditional Denoising: A Flexible Discriminative Image Denoiser

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12398v1
• Date: Tue, 24 Nov 2020 21:27:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 12:51:54.017833
• Title: Distribution Conditional Denoising: A Flexible Discriminative Image Denoiser
• Title（参考訳）: 分布条件記述:フレキシブルな識別画像記述装置
• Authors: Anthony Kelly
• Abstract要約: U-Netに基づくデゾナイズFCNにマルチタスク学習手法を適用するフレキシブルな識別画像デノイザを導入する。 この条件付き学習法は, 定音レベルU-Netデノイザを様々な雑音レベルに一般化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A flexible discriminative image denoiser is introduced in which multi-task learning methods are applied to a densoising FCN based on U-Net. The activations of the U-Net model are modified by affine transforms that are a learned function of conditioning inputs. The learning procedure for multiple noise types and levels involves applying a distribution of noise parameters during training to the conditioning inputs, with the same noise parameters applied to a noise generating layer at the input (similar to the approach taken in a denoising autoencoder). It is shown that this flexible denoising model achieves state of the art performance on images corrupted with Gaussian and Poisson noise. It has also been shown that this conditional training method can generalise a fixed noise level U-Net denoiser to a variety of noise levels.
• Abstract（参考訳）: U-Netに基づくデゾナイズFCNにマルチタスク学習手法を適用するフレキシブルな識別画像デノイザを導入する。 U-Netモデルの活性化は条件付け入力の学習関数であるアフィン変換によって修正される。 複数のノイズタイプとレベルの学習手順は、条件付け入力にトレーニング中にノイズパラメータの分布を適用し、入力のノイズ発生層に同じノイズパラメータを適用させる(復調オートエンコーダのアプローチと似ている)。 ガウス雑音やポアソン雑音で劣化した画像に対して, このフレキシブルデノイジンモデルにより, 芸術的性能が向上することを示す。 また, この条件付きトレーニング手法は, 固定ノイズレベルU-Netデノイザを様々なノイズレベルに一般化できることを示した。

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