論文の概要: Rethinking Deep Image Prior for Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12841v1
- Date: Sun, 29 Aug 2021 13:34:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-31 14:26:22.168313
- Title: Rethinking Deep Image Prior for Denoising
- Title（参考訳）: Denoisingに先立ってディープイメージを再考
- Authors: Yeonsik Jo, Se Young Chun and Jonghyun Choi
- Abstract要約: 我々は、最適化の進捗を監視するために、実効性自由度(DF)の概念を用いてDIPを分析した。
本稿では,ガウス雑音に対する2対の真実像をアクセスすることなく,雑音に適応する前に停止基準を提案する。
提案手法は,7つのデータセットにおいて,PSNRとSSIMに匹敵する大差でLPIPSの先行技術より優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.140599133203292
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep image prior (DIP) serves as a good inductive bias for diverse inverse
problems. Among them, denoising is known to be particularly challenging for the
DIP due to noise fitting with the requirement of an early stopping. To address
the issue, we first analyze the DIP by the notion of effective degrees of
freedom (DF) to monitor the optimization progress and propose a principled
stopping criterion before fitting to noise without access of a paired ground
truth image for Gaussian noise. We also propose the `stochastic temporal
ensemble (STE)' method for incorporating techniques to further improve DIP's
performance for denoising. We additionally extend our method to Poisson noise.
Our empirical validations show that given a single noisy image, our method
denoises the image while preserving rich textual details. Further, our approach
outperforms prior arts in LPIPS by large margins with comparable PSNR and SSIM
on seven different datasets.
- Abstract（参考訳）: deep image prior (dip) は様々な逆問題に対して良い帰納的バイアスとなる。
その中でも、早期停止の要件とノイズフィッティングにより、ディノイジングが特にディップに困難であることが知られている。
この問題に対処するために,我々はまず,最適化の進捗を監視するための有効自由度(df)の概念を用いてディップを解析し,ガウス雑音の対の基底真理画像にアクセスせずに,雑音に適合する前の原理的停止基準を提案する。
また,ディップの性能をさらに向上させる手法を組み込んだ 'stochastic temporal ensemble (ste)' 法を提案する。
また、この手法をPoissonノイズに拡張する。
経験的検証により,ノイズの多い画像が1つある場合,提案手法は画像にノイズを与えながら,詳細なテキストを保存できることを示した。
さらに,本手法は,7つのデータセットにおいて,PSNRとSSIMに匹敵する差でLPIPSの先行技術よりも優れていた。
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