論文の概要: NFCNN: Toward a Noise Fusion Convolutional Neural Network for Image
Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09376v1
- Date: Wed, 17 Feb 2021 07:06:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-19 14:23:44.637133
- Title: NFCNN: Toward a Noise Fusion Convolutional Neural Network for Image
Denoising
- Title(参考訳): NFCNN:画像認識のためのノイズ融合畳み込みニューラルネットワークを目指して
- Authors: Maoyuan Xu and Xiaoping Xie
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークでは、融合ブロックと呼ばれるモジュールが導入される。
段階的に監督されたトレーニング戦略を採用し、グラデーションの消失とグラデーション問題の爆発を防ぎます。
実験結果は、NFCNNがいくつかの最先端のアルゴリズムと比較して競合的な消音結果を実行できることを示しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning based methods have achieved the state-of-the-art performance in
image denoising. In this paper, a deep learning based denoising method is
proposed and a module called fusion block is introduced in the convolutional
neural network. For this so-called Noise Fusion Convolutional Neural Network
(NFCNN), there are two branches in its multi-stage architecture. One branch
aims to predict the latent clean image, while the other one predicts the
residual image. A fusion block is contained between every two stages by taking
the predicted clean image and the predicted residual image as a part of inputs,
and it outputs a fused result to the next stage. NFCNN has an attractive
texture preserving ability because of the fusion block. To train NFCNN, a
stage-wise supervised training strategy is adopted to avoid the vanishing
gradient and exploding gradient problems. Experimental results show that NFCNN
is able to perform competitive denoising results when compared with some
state-of-the-art algorithms.
- Abstract(参考訳): 深層学習に基づく手法は、画像認知における最先端のパフォーマンスを実現している。
本稿では,畳み込みニューラルネットワークにおいて,深層学習に基づく解法を提案し,核融合ブロックと呼ばれるモジュールを導入する。
このいわゆるNoise Fusion Convolutional Neural Network(NFCNN)には、そのマルチステージアーキテクチャに2つのブランチがあります。
1つの枝は潜在的なきれいなイメージを予測し、もう1つの枝は残りのイメージを予測します。
予測されたクリーン画像と予測された残留画像とを入力の一部として2段階毎に融合ブロックを包含し、融合結果を次の段階に出力する。
NFCNNは融合ブロックのために魅力的なテクスチャ保存能力を持っています。
nfcnnの訓練には, 消失する勾配や爆発する勾配問題を回避するための段階的教師付き訓練戦略が採用されている。
実験結果は、NFCNNがいくつかの最先端のアルゴリズムと比較して競合的な消音結果を実行できることを示しています。
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