論文の概要: Blind Image Denoising and Inpainting Using Robust Hadamard Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10876v1
- Date: Tue, 26 Jan 2021 15:33:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-13 20:05:21.375207
- Title: Blind Image Denoising and Inpainting Using Robust Hadamard Autoencoders
- Title（参考訳）: ロバストアダマールオートエンコーダを用いたブラインド画像のデノイングと塗装
- Authors: Rasika Karkare, Randy Paffenroth and Gunjan Mahindre
- Abstract要約: 深層オートエンコーダは、クリーンなトレーニングデータがない場合でも、ペイントやノイズ発生のケースに一般化することができる。
これらすべてのタスクを同時に実行するためのニューラルネットワークのトレーニング方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30586855806896046
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we demonstrate how deep autoencoders can be generalized to the
case of inpainting and denoising, even when no clean training data is
available. In particular, we show how neural networks can be trained to perform
all of these tasks simultaneously. While, deep autoencoders implemented by way
of neural networks have demonstrated potential for denoising and anomaly
detection, standard autoencoders have the drawback that they require access to
clean data for training. However, recent work in Robust Deep Autoencoders
(RDAEs) shows how autoencoders can be trained to eliminate outliers and noise
in a dataset without access to any clean training data. Inspired by this work,
we extend RDAEs to the case where data are not only noisy and have outliers,
but also only partially observed. Moreover, the dataset we train the neural
network on has the properties that all entries have noise, some entries are
corrupted by large mistakes, and many entries are not even known. Given such an
algorithm, many standard tasks, such as denoising, image inpainting, and
unobserved entry imputation can all be accomplished simultaneously within the
same framework. Herein we demonstrate these techniques on standard machine
learning tasks, such as image inpainting and denoising for the MNIST and
CIFAR10 datasets. However, these approaches are not only applicable to image
processing problems, but also have wide ranging impacts on datasets arising
from real-world problems, such as manufacturing and network processing, where
noisy, partially observed data naturally arise.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,クリーンなトレーニングデータが得られなくても,ディープオートエンコーダが塗装や装飾の場合にどのように一般化できるかを示す。
特に,これらすべてのタスクを同時に実行するニューラルネットワークをトレーニングする方法を示す。
ニューラルネットワークによって実装されたディープオートエンコーダは、ノイズ検出や異常検出の可能性を実証しているが、標準的なオートエンコーダには、トレーニング用のクリーンデータへのアクセスを必要とする欠点がある。
しかしながら、Robust Deep Autoencoders(RDAEs)の最近の研究は、クリーンなトレーニングデータにアクセスせずに、データセットの外れ値とノイズを取り除くためにオートエンコーダをどのようにトレーニングするかを示している。
この研究にインスパイアされたRDAEは、データがノイズの多いだけでなく、部分的にのみ観測される場合にも拡張されます。
さらに、ニューラルネットワークをトレーニングするデータセットには、すべてのエントリがノイズを持つ特性があり、いくつかのエントリは大きなミスで破損しており、多くのエントリは知られていない。
このようなアルゴリズムを考えると、デノイジング、画像インペインティング、および観察されていないインプテーションといった多くの標準的なタスクは、すべて同じフレームワーク内で同時に実行することができる。
ここでは、MNISTおよびCIFAR10データセットの画像インペインティングやノイズ除去など、標準的な機械学習タスクでこれらのテクニックをデモします。
しかし、これらのアプローチは、画像処理の問題だけでなく、ノイズの多い部分的なデータが自然に発生する製造やネットワーク処理など、現実世界の問題から生じるデータセットにも幅広く影響します。
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