論文の概要: Invertible Denoising Network: A Light Solution for Real Noise Removal
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10546v1
- Date: Wed, 21 Apr 2021 14:03:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-22 14:16:26.678100
- Title: Invertible Denoising Network: A Light Solution for Real Noise Removal
- Title（参考訳）: Invertible Denoising Network: リアルノイズ除去のための軽量ソリューション
- Authors: Yang Liu and Zhenyue Qin and Saeed Anwar and Pan Ji and Dongwoo Kim
and Sabrina Caldwell and Tom Gedeon
- Abstract要約: 反転ネットワークは、バックプロパゲーション中に軽量、情報損失がなく、メモリ節約です。
本稿では,この課題に対処するために,可逆デノベーションネットワークであるInvDNを提案する。
InvDNはノイズを含む低解像度クリーンイメージと潜時表現に雑音入力を変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.411788720313425
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Invertible networks have various benefits for image denoising since they are
lightweight, information-lossless, and memory-saving during back-propagation.
However, applying invertible models to remove noise is challenging because the
input is noisy, and the reversed output is clean, following two different
distributions. We propose an invertible denoising network, InvDN, to address
this challenge. InvDN transforms the noisy input into a low-resolution clean
image and a latent representation containing noise. To discard noise and
restore the clean image, InvDN replaces the noisy latent representation with
another one sampled from a prior distribution during reversion. The denoising
performance of InvDN is better than all the existing competitive models,
achieving a new state-of-the-art result for the SIDD dataset while enjoying
less run time. Moreover, the size of InvDN is far smaller, only having 4.2% of
the number of parameters compared to the most recently proposed DANet. Further,
via manipulating the noisy latent representation, InvDN is also able to
generate noise more similar to the original one. Our code is available at:
https://github.com/Yang-Liu1082/InvDN.git.
- Abstract（参考訳）: 非可逆ネットワークは、バックプロパゲーション時の軽量、情報ロスレス、メモリ節約など、様々な利点がある。
しかし、ノイズ除去に可逆モデルを適用するのは、入力がノイズであるため困難であり、逆出力は2つの異なる分布に従うためクリーンである。
本稿では,この課題に対処するために,可逆デノベーションネットワークInvDNを提案する。
InvDNはノイズを含む低解像度クリーンイメージと潜時表現に雑音入力を変換する。
ノイズを破棄してクリーンなイメージを復元するために、InvDNはノイズの多い潜伏表現を、逆転中に前の分布からサンプリングされた別の表現に置き換える。
InvDNの性能は既存のすべての競合モデルよりも優れており、実行時間が少なく、SIDDデータセットの新たな最先端結果を実現している。
さらに、InvDNのサイズはより小さく、最近提案されたDANetと比較してパラメータの4.2%しか持たない。
さらに、ノイズのある潜在表現を操作することで、InvDNは元のものに近いノイズを生成することができる。
私たちのコードは、https://github.com/yang-liu1082/invdn.gitで利用可能です。
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