論文の概要: Representation, Analysis of Bayesian Refinement Approximation Network: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14896v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 12:55:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 10:47:05.101304
• Title: Representation, Analysis of Bayesian Refinement Approximation Network: A Survey
• Title（参考訳）: ベイズ微細化近似ネットワークの表現, 解析:調査
• Authors: Ningbo Zhu and Fei Yang
• Abstract要約: 本稿では、修正U-Netモデルを用いてベイズ洗練法の結果を近似することに焦点を当てる。 修正されたU-Netモデルでは、他のモデルからの背景抽出の結果と、統計分布を学習するための入力としてソースイメージを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.60479555961894
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: After an artificial model background subtraction, the pixels have been labelled as foreground and background. Previous approaches to secondary processing the output for denoising usually use traditional methods such as the Bayesian refinement method. In this paper, we focus on using a modified U-Net model to approximate the result of the Bayesian refinement method and improve the result. In our modified U-Net model, the result of background subtraction from other models will be combined with the source image as input for learning the statistical distribution. Thus, the losing information caused by the background subtraction model can be restored from the source image. Moreover, since the part of the input image is already the output of the other background subtraction model, the feature extraction should be convenient, it only needs to change the labels of the noise pixels. Compare with traditional methods, using deep learning methods superiority in keeping details.
• Abstract（参考訳）: 人工モデルによる背景減算の後、ピクセルは前景と背景としてラベル付けされている。 以前の二次処理のアプローチでは、デノナイジングの出力は通常ベイズ法のような伝統的な方法を用いる。 本稿では,修正u-netモデルを用いてベイズ法の結果を近似し,その結果を改善することに焦点を当てる。 修正されたU-Netモデルでは、他のモデルからの背景抽出の結果と、統計分布を学習するための入力としてソースイメージを組み合わせる。 これにより、ソース画像から背景減算モデルによる損失情報を復元することができる。 さらに、入力画像の部分は、既に他のバックグラウンドサブトラクションモデルの出力であるため、特徴抽出は便利であるべきであり、ノイズピクセルのラベルを変更する必要がある。 従来の方法と比較すると、深層学習の方法が優れている。

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