論文の概要: LINN: Lifting Inspired Invertible Neural Network for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03303v1
• Date: Fri, 7 May 2021 14:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-10 12:10:11.153802
• Title: LINN: Lifting Inspired Invertible Neural Network for Image Denoising
• Title（参考訳）: LINN:リフティングにインスパイアされた画像認識のための可逆ニューラルネットワーク
• Authors: Jun-Jie Huang, Pier Luigi Dragotti
• Abstract要約: 本稿では,変換型デノナイジングフレームワークに着想を得た画像デノナイジング(DnINN)のための可逆ニューラルネットワークを提案する。 提案したDnINNは、ウェーブレット理論のリフトスキームにインスパイアされたLINNと呼ばれる可逆ニューラルネットワークで構成されている。 DnINN法は,学習可能なパラメータの1/4しか必要とせず,DnCNN法に匹敵する結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.188745735682744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose an invertible neural network for image denoising (DnINN) inspired by the transform-based denoising framework. The proposed DnINN consists of an invertible neural network called LINN whose architecture is inspired by the lifting scheme in wavelet theory and a sparsity-driven denoising network which is used to remove noise from the transform coefficients. The denoising operation is performed with a single soft-thresholding operation or with a learned iterative shrinkage thresholding network. The forward pass of LINN produces an over-complete representation which is more suitable for denoising. The denoised image is reconstructed using the backward pass of LINN using the output of the denoising network. The simulation results show that the proposed DnINN method achieves results comparable to the DnCNN method while only requiring 1/4 of learnable parameters.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変換型デノナイジングフレームワークに着想を得た画像デノナイジング(DnINN)のための可逆ニューラルネットワークを提案する。 提案したDnINNは、ウェーブレット理論のリフトスキームにインスパイアされたLINNと呼ばれる可逆ニューラルネットワークと、変換係数からノイズを取り除くために使用される疎性駆動型デノナイジングネットワークから構成される。 消音動作は、単一のソフトスレッディング動作または学習された反復収縮しきい値ネットワークで行う。 LINNの前方通過は、デノナイズに適したオーバーコンプリート表現を生成する。 消音画像は、消音ネットワークの出力を用いてlinnの後方パスを用いて再構成される。 シミュレーションの結果,提案手法は学習可能なパラメータの1/4しか必要とせず,DnCNN法と同等の結果が得られることがわかった。

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