論文の概要: Dense-Sparse Deep CNN Training for Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04857v1
- Date: Sat, 10 Jul 2021 15:14:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-14 07:05:43.802025
- Title: Dense-Sparse Deep CNN Training for Image Denoising
- Title(参考訳): Dense-Sparse Deep CNN Training for Image Denoising
- Authors: Basit O. Alawode, Mudassir Masood, Tarig Ballal, and Tareq Al-Naffouri
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような深層学習(DL)手法は、画像認知領域で注目されている。
ディープ・デノイングCNN(DnCNN)は、多くのフィードフォワード・コンボリューション・レイヤを使用して、バッチ正規化と残差学習の正規化を行い、デノージング性能を大幅に向上させる。
しかし、これは膨大な数のトレーニング可能なパラメータを犠牲にしている。
本稿では,パラメータ数を削減しつつ,同等の性能を実現し,この問題に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.4176234391973512
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, deep learning (DL) methods such as convolutional neural networks
(CNNs) have gained prominence in the area of image denoising. This is owing to
their proven ability to surpass state-of-the-art classical image denoising
algorithms such as BM3D. Deep denoising CNNs (DnCNNs) use many feedforward
convolution layers with added regularization methods of batch normalization and
residual learning to improve denoising performance significantly. However, this
comes at the expense of a huge number of trainable parameters. In this paper,
we address this issue by reducing the number of parameters while achieving a
comparable level of performance. We derive motivation from the improved
performance obtained by training networks using the dense-sparse-dense (DSD)
training approach. We extend this training approach to a reduced DnCNN (RDnCNN)
network resulting in a faster denoising network with significantly reduced
parameters and comparable performance to the DnCNN.
- Abstract(参考訳): 近年,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)などの深層学習(dl)手法が画像デノイジングの分野で注目されている。
これは、bm3dのような最先端の古典的な画像デノイジングアルゴリズムを超える能力が証明されたためである。
deep denoising cnns (dncnns) は、多くのフィードフォワード畳み込み層を使用し、バッチ正規化と残差学習の正規化法を追加し、デニューズ性能を大幅に改善する。
しかし、これは膨大な数のトレーニング可能なパラメータを犠牲にしている。
本稿では,パラメータ数を削減しつつ,同等の性能を実現することで,この問題に対処した。
本研究では,DSDトレーニング手法を用いて,トレーニングネットワークによって得られる性能向上からモチベーションを導出する。
我々はこのトレーニングアプローチをDnCNN(RDnCNN)ネットワークに拡張し、パラメータが大幅に減少し、DnCNNに匹敵する性能を持つ高速な復調ネットワークを実現する。
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