論文の概要: Dense-Sparse Deep Convolutional Neural Networks Training for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04857v2
• Date: Fri, 30 Aug 2024 10:43:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-03 14:11:27.231044
• Title: Dense-Sparse Deep Convolutional Neural Networks Training for Image Denoising
• Title（参考訳）: 画像復調のためのDense-Sparse Deep Convolutional Neural Networks Training
• Authors: Basit O. Alawode, Mudassir Masood,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークのような深層学習手法は、画像認知の領域で注目されている。 ディープラーニング畳み込み畳み込みニューラルネットワークは、バッチ正規化と残留学習の正規化メソッドを追加して、多くのフィードフォワード畳み込み層を使用して、トレーニングを高速化し、denoisingパフォーマンスを大幅に改善する。 本稿では,高密度スパース・デンス・ネットワークのトレーニング手法を深層化畳み込みニューラルネットワークに適用することにより,学習可能なパラメータを著しく削減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6215404942415159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, deep learning methods such as the convolutional neural networks 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 block-matching and 3D filtering algorithm. Deep denoising convolutional neural networks use many feed-forward convolution layers with added regularization methods of batch normalization and residual learning to speed up training and improve denoising performance significantly. However, this comes at the expense of a huge number of trainable parameters. In this paper, we show that by employing an enhanced dense-sparse-dense network training procedure to the deep denoising convolutional neural networks, comparable denoising performance level can be achieved at a significantly reduced number of trainable parameters. We derive motivation from the fact that networks trained using the dense-sparse-dense approach have been shown to attain performance boost with reduced number of parameters. The proposed reduced deep denoising convolutional neural networks network is an efficient denoising model with significantly reduced parameters and comparable performance to the deep denoising convolutional neural networks. Additionally, denoising was achieved at significantly reduced processing time.
• Abstract（参考訳）: 近年,畳み込みニューラルネットワークのような深層学習手法が画像認知領域で注目されている。 これは、ブロックマッチングや3Dフィルタリングアルゴリズムのような最先端の古典的画像認識アルゴリズムを超えることが証明されたためである。 ディープラーニング畳み込み畳み込みニューラルネットワークは、バッチ正規化と残留学習の正規化メソッドを追加して、多くのフィードフォワード畳み込み層を使用して、トレーニングを高速化し、denoisingパフォーマンスを大幅に改善する。 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,高密度スパース・デンス・ネットワークのトレーニング手法を深層化畳み込みニューラルネットワークに適用することにより,学習可能なパラメータを著しく削減できることを示す。 我々は,高密度スパース・デンス・アプローチを用いてトレーニングしたネットワークが,パラメータ数を減らして性能向上を達成できることから,モチベーションを導いた。 提案した減算深度畳み込み畳み込みニューラルネットワークは、パラメータが大幅に減少し、深度畳み込み畳み込み畳み込みニューラルネットワークに匹敵する性能を有する効率的な縮み込みモデルである。 さらに、デノナイジングは処理時間が大幅に短縮された。

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