論文の概要: Efficient Deep Image Denoising via Class Specific Convolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01624v1
- Date: Tue, 2 Mar 2021 10:28:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:03:23.404310
- Title: Efficient Deep Image Denoising via Class Specific Convolution
- Title（参考訳）: クラス特異的畳み込みによる効率的なDeep Image Denoising
- Authors: Lu Xu, Jiawei Zhang, Xuanye Cheng, Feng Zhang, Xing Wei, Jimmy Ren
- Abstract要約: 画素ワイズ分類に基づく画像復調のための効率的なディープニューラルネットワークを提案する。
提案手法は性能を犠牲にすることなく計算コストを削減できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.103826414190216
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deep neural networks have been widely used in image denoising during the past
few years. Even though they achieve great success on this problem, they are
computationally inefficient which makes them inappropriate to be implemented in
mobile devices. In this paper, we propose an efficient deep neural network for
image denoising based on pixel-wise classification. Despite using a
computationally efficient network cannot effectively remove the noises from any
content, it is still capable to denoise from a specific type of pattern or
texture. The proposed method follows such a divide and conquer scheme. We first
use an efficient U-net to pixel-wisely classify pixels in the noisy image based
on the local gradient statistics. Then we replace part of the convolution
layers in existing denoising networks by the proposed Class Specific
Convolution layers (CSConv) which use different weights for different classes
of pixels. Quantitative and qualitative evaluations on public datasets
demonstrate that the proposed method can reduce the computational costs without
sacrificing the performance compared to state-of-the-art algorithms.
- Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークはここ数年、画像の雑音化に広く使われてきた。
この問題で大きな成功を収めたものの、計算的に非効率であり、モバイルデバイスで実装するには不適当である。
本稿では,画素ワイド分類に基づく画像認識のための効率的なディープニューラルネットワークを提案する。
計算効率の良いネットワークでは、どんなコンテンツからでもノイズを効果的に取り除くことはできないが、特定のタイプのパターンやテクスチャから切り離すことができる。
提案手法は,このような分割征服方式に従う。
まず,局所勾配統計に基づく雑音画像中の画素の分類に効率的なU-netを用いる。
次に、既存のデノナイジングネットワークにおける畳み込み層の一部を、異なるクラスのピクセルに対して異なる重みを使用するクラス固有畳み込み層(CSConv)によって置き換える。
公開データセット上での定量的・定性評価は,提案手法が最先端アルゴリズムと比較して性能を犠牲にすることなく計算コストを削減できることを実証する。
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