論文の概要: Selective Residual M-Net for Real Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01645v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 11:10:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 14:36:21.859909
• Title: Selective Residual M-Net for Real Image Denoising
• Title（参考訳）: 実画像デノイジングのための選択的残差m-net
• Authors: Chi-Mao Fan, Tsung-Jung Liu, Kuan-Hsien Liu
• Abstract要約: 本稿では,視覚的実画像復調ネットワーク(SRMNet)を提案する。 具体的には、M-Netと呼ばれる階層構造上の残留ブロックを持つ選択的カーネルを用いて、マルチスケールのセマンティック情報を強化する。 OurNetは、定量的メトリクスと視覚的品質の点で、2つの合成および2つの実世界のノイズの多いデータセット上で、競合するパフォーマンス結果を持っています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.909688694501238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image restoration is a low-level vision task which is to restore degraded images to noise-free images. With the success of deep neural networks, the convolutional neural networks surpass the traditional restoration methods and become the mainstream in the computer vision area. To advance the performanceof denoising algorithms, we propose a blind real image denoising network (SRMNet) by employing a hierarchical architecture improved from U-Net. Specifically, we use a selective kernel with residual block on the hierarchical structure called M-Net to enrich the multi-scale semantic information. Furthermore, our SRMNet has competitive performance results on two synthetic and two real-world noisy datasets in terms of quantitative metrics and visual quality. The source code and pretrained model are available at https://github.com/TentativeGitHub/SRMNet.
• Abstract（参考訳）: 画像復元は低レベルのビジョンタスクであり、劣化した画像をノイズのない画像に復元する。 ディープニューラルネットワークの成功により、畳み込みニューラルネットワークは従来の復元手法を超越し、コンピュータビジョン領域で主流となる。 本稿では,U-Netから改良された階層型アーキテクチャを用いて,視覚的実画像復調ネットワーク(SRMNet)を提案する。 具体的には、M-Netと呼ばれる階層構造上の残留ブロックを持つ選択的カーネルを用いて、マルチスケールのセマンティック情報を強化する。 さらに、srmnetは、定量的指標と視覚的品質の観点から、2つの合成データと2つの実世界のノイズデータセットの競合性能結果を有する。 ソースコードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/TentativeGitHub/SRMNet.comで入手できる。

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